Le modèle

6Dans le modèle néoclassique standard, les dirigeants d’une entreprise sont supposés agir dans l’intérêt des actionnaires en maximisant leur richesse ou, de façon équivalente, la valeur de marché de la firme. La détermination de cette dernière constitue donc le point de départ de l’analyse du comportement d’investissement. Elle résulte d’une condition d’arbitrage sur le marché des capitaux, qui porte sur la comparaison entre le rendement après impôt de l’action de la firme et d’un investissement alternatif. Le rendement d’une action dépend des éventuelles plus-values en capital et des dividendes versés par la firme. Dans le modèle néoclassique, les actionnaires – comme les dirigeants de l’entreprise – sont supposés neutres vis-à-vis du risque. À l’équilibre, si les actionnaires de la firme se contentent de détenir leurs parts, le rendement d’une action doit être égal à ( )1? m r t t, c’est-à-dire au taux de rendement nominal des obligations sans risque ( r_t ) entre la date t et t +1, diminué d’un prélèvement fiscal d’un montant m r t t (où m_t est le taux d’imposition sur les dividendes à la date t) [3] :

7La résolution de la condition d’arbitrage vers le futur donne la valeur de marché (à la date initiale 0) que doit maximiser la firme :

8L’entrepreneur de la firme i maximise la valeur présente des dividendes à la date t sous les six contraintes suivantes :

• La firme doit assurer l’équilibre entre ses emplois et ses ressources :
  
  
  
  avec :
  _it = le profit net de la firme i à la période t,
  L_it = les effectifs employés par la firme i à la date t,
  w_t = le taux de salaire nominal,
  P_st^I = le prix sectoriel du bien d’équipement,
  P_it = le prix de la production del’entreprise i l’année t, =le taux d’imposition des profits,
  i_it = le taux d’intérêt nominal de la dette facturé à l’entreprise i l’année t,
  B_{i t,?1} = le stock de dette totale (y compris le crédit-bail) de la firme i en début de période,
  I_it = l’investissement corporel total (y compris le crédit-bail) de la firme i à la date t,
  K_it = le stock decapital total (y compris le crédit-bail) de la firme i en fin de période t,
  F (.) = la fonction de production ( , )F FK KK > <0 0,
  G (.)= la fonction de coûts d’ajustement.
• L’évolution du stock de capital est retracée par une loi d’accumulation de la forme :
  
  
• La firme ne peut s’endetter indéfiniment :
  
  
• Chaque firme est supposée confrontée à une courbe d’offre de crédit élastique, connue par elle (voir Barran et Peeters, 1998, pour une approche similaire) [4]. Le taux d’intérêt nominal de la dette ( )i incorpore une prime d’agence, payée au-dessus _it du taux sans risque ( )r_t, supposée différente selon que l’entreprise utilise ou non du crédit-bail pour financer ses investissements. Celle-ci résulte de problèmes de sélection adverse et reflète le risque du projet évalué ex ante par le prêteur. Elle dépend positivement de l’endettement total d’une entreprise et négativement de son stock de capital hors crédit-bail (utilisé en garantie) :
  
  
  
  où ?_it^CB =1 si l’entreprise i recourt au crédit-bail l’année t pour financer une partie de ses investissements et 0 sinon. ?_it^CB correspond à la prime du régime avec crédit-bail et ?_it^NCB à celle du régime sans crédit-bail. K_it^NCB représente le stock de capital productif de l’entreprise diminué de la valeur des actifs acquis (ou en cours d’acquisition) par leasing.
  Le crédit-bail est en effet considéré comme un moyen de financement complémentaire au crédit bancaire “classique”. Plutôt privilégié par les entreprises fortement endettées et/ou présentant peu ou pas de garanties, le crédit-bail permet de compléter des programmes d’investissement qu’il serait plus coûteux de financer par du crédit “classique” (De Bodt et alii, 1996; Sharp et Nguyen, 1995). Cette hypothèse est principalement justifiée par la spécificité juridique du crédit-bail. En effet, le bailleur ayant la propriété juridique du bien loué, le crédit-bail est moins risqué qu’un contrat de prêt « classique » lorsque la firme contractante fait défaut. En conséquence, les coûts de faillite attendus par le bailleur sont inférieurs à ceux attendus par le banquier “classique”, ce qui réduit les coûts d’agence. En outre, dans un contrat de crédit-bail, les fonds engagés par l’intermédiaire financier sont directement alloués à l’achat de l’immobilisation dont le choix incombe à l’entreprise. Cette forme spécifique de contrat permet ainsi de mieux maîtriser le risque ex ante, mais aussi ex post du projet financé. En particulier, elle force les gestionnaires de l’entreprise à révéler la nature exacte de leurs projets d’investissement (ce qui limite les problèmes de sélection adverse) et évite également d’éventuels détournements de fonds au profit de projets plus risqués mais plus rentables (phénomène d’aléa moral).
• L’apparition de tels comportements opportunistes peut en effet être observée sur le marché du crédit “classique” si le taux d’intérêt de la dette ne permet pas une discrimination optimale entre les risques. Une augmentation des taux d’intérêt sur les prêts peut en effet inciter les emprunteurs les moins risqués à quitter le marché du crédit et attirer des candidats avec des projets d’investissement aux rendements élevés mais présentant des risques importants. Ce type de comportement a pour conséquence la dégradation du portefeuille et la diminution du profit du prêteur. Celui-ci choisira donc de rationner son offre de crédit, plutôt que d’augmenter indéfiniment le coût du crédit (Stiglitz et Weiss, 1981). Pareil enchaînement n’est évidemment pas répliquable au marché du crédit-bail, puisque qu’un contrat de crédit-bail permet au bailleur, non seulement de s’assurer que le projet d’investissement est bien compatible avec ses intérêts, mais également de récupérer le bien loué en cas de défaillance de l’entreprise. Pour autant, le marché du crédit-bail n’échappe pas au phénomène du rationnement. À cet égard, le début des années 1990 marque pour la France un véritable tournant. En effet, la mauvaise conjoncture de cette époque a favorisé la faillite d’entreprises adeptes du crédit-bail et posé de ce fait un certain nombre de difficultés aux institutions financières en charge de la diffusion du produit. Ces dernières ont eu de plus en plus de mal à recouvrer leurs créances et à faire valoir leur droit de propriété juridique. En outre, les biens récupérés à la suite d’une liquidation judiciaire avaient souvent subi une dépréciation sévère. Face à ces difficultés, les établissements de crédit-bail ont resserré leurs critères d’évaluation des risques clients et rationné la production du crédit-bail.
  Finalement, afin de tenir compte du phénomène de rationnement sur le marché du crédit au sens large (i.e. y compris le marché du crédit-bail), nous supposons l’existence d’un plafond d’endettement B_it^*, fixé de manière exogène (Whited, 1992), qui limite la possibilité de financement par emprunt [5] :
  
  
• La firme nepeut pas verserde dividendes négatifs :
  
  
  
  La trajectoire optimale d’investissement de la firme est ensuite déduite des conditions du premier ordre sur le capital K_it et la dette B_it (voir encadré ) :
  
  
  
  avec?^c qui représente le taux d’actualisation corrigé _it et µ l’inverse du taux de marge, la firme étant supposée évoluer sur un marché où la concurrence monopolistique prévaut.
  Cette équation d’Euler exprime la condition d’arbitrage intertemporelle d’une entreprise qui investit. En tout point de sa trajectoire optimale d’investissement, une firme est indifférente entre investir aujourd’hui ou demain, puisque le coût marginal d’une unité supplémentaire de capital en t doit être égal à celui de la période t +1.

La spécification du modèle

En l’absence de rationnement du crédit

9Pour obtenir un modèle testable par l’économétrie, il est tout d’abord nécessaire de définir la productivité marginale du capital. Si l’on suppose que la fonction de production est homogène de degré un en K_it et en L_{i t,+1}, on peut écrire :

Il est également nécessaire de spécifier la fonction de coûts d’ajustement G. Pour cela, nous avons retenu, à l’instar de Whited (1998), une forme polynomiale peu restrictive, qui présente les mêmes propriétés d’homogénéitéquela forme quadratique usuelle [6] :

Nous avons ensuite paramétré la fonction de coût d’agence correspo ndant à un régime d’investissement avec crédit-bail ( )? ? itCB itCB it B et sans crédit-bail(( ) )1 ?? ? itCB itNCB it B. Dans le premier cas, la prime d’agence? ? itCB itCB qui vient s’ajouter au taux d’intérêt sans risque est supposée de la façon suivante :

où ? 0> et ? ? 0 sont des paramètres à estimer. _1CB B_it^NCB représente le stock de dette financière hors crédit-bail et B_it^CB le stock de dette en crédit-bail (nous avons donc B B B it itBCB itCB = + ).

Encadré : les conditions du premier ordre

En notant ?_t^z les multiplicateurs de Lagrange associés à chacune des contraintes z, on peut écrire le lagrangien du programme d’optimisation dynamique de la valeur de marché de la firme dans le cas d’un plafond d’endettement exogène :

Les conditions d’optimalité par rapport à l’emploi L_it, au capital K_it (équation d’Euler) et à la dette B_it s’écrivent :

où µ est l’inverse du taux de marge :

et ? l’élasticité de la demande par rapport aux prix

La condition marginale sur la dette permet de calculer un terme d’actualisation pondéré par les multiplicateurs de Lagrange sur les dividendes (et le coin fiscal). Nous l’appellerons “taux d’actualisation corrigé”, noté ?_it^c, et défini par :

Cette équation indique que le coût marginal de la dette doit être égal au coût d’opportunité d’un financement par fonds propres. En l’absence d’imperfections financières, l’entreprise ne subit pas de coût d’agence ( / )? ?i B B it it it = 0, ni de rationnement du crédit ( )?_it^B = 0, et distribue des dividendes en t et t_it^D_{i t}^D + = = + 1 0 1 ( ), ? ?. On retrouve alors le cas néoclassique standard, où l’entreprise est indifférente entre un financement par fonds propres et un financement par endettement. En présence d’imperfections financières, il est possible de distinguer plusieurs cas selon les valeurs prises par les différents multiplicateurs. Si l’on suppose que la fiscalité évolue peu entre deux périodes (? ? t t ?₊₁ ), une entreprise qui anticipe un relâchement de sa contrainte sur les dividendes ( [ ]), ? ? ? ? t itD t t i tD E+ > + + +1 1 va percevoir une augmentation du coût d’opportunité d’un financement par les fonds propres et accroître son recours à l’endettement jusqu’au point où les coûts marginaux s’égalisent. Lorsque la contrainte de rationnement est saturée ( )?_it^B > 0, l’entreprise ne peut alors s’endetter que dans la limite de son plafond d’endettement, et le terme ?_it^B, qui mesure l’intensité de la contrainte, correspond à l’augmentation de la valeur présente de la firme si la contrainte pouvait être relâchée d’une unité. À l’inverse, si l’entreprise s’attend à un durcissement de sa contrainte sur les dividendes ( [ ]), ? ? ? ? t itD t t i tD E+ < + + +1 1, elle va réduire son recours à l’endettement, afin d’éviter d’avoir à rembourser des emprunts à la période suivante, lorsque sa situation financière se sera dégradée. Dans ce cas, la contrainte d’endettement ne peut être saturée et ?_it^B vaut zéro.

10Dans le deuxième cas, la prime d’agence ( )1?? ? itCB itNCB est supposée de la forme :

avec ?₁ 0>.

11Ainsi, lorsque la contrainte d’endettement n’est pas saturée ( )?_it^B =0, le taux d’actualisation corrigé (qui exprime la condition marginale sur la dette, voir encadré 1) s’écrit [7] :

En principe, si l’hypothèse de complémentarité du crédit-bail est bien vérifiée, on devrait avoir une hiérarchie dans les primes d’agence, telle que :

et

avec ? ? 0 1 0 0> >, et ?_CB ? 0

12 En effet, dans le régime avec crédit-bail, les entreprises commencent par prendre de la dette “classique”, puis complètent leurfinancement par du crédit-bail dès lors que les primes marginales vérifient la relation suivante :

Dans le régime sans crédit-bail, les entreprises ne sont pas incitées à financer leur investissement par du crédit-bail puisque la prime marginale associée à la dette “classique” est inférieure à celle du régime alternatif :

Notons qu’une illustration graphique des différents régimes d’investissement est fournie en quatrième section de l’annexe.

13Finalement, si l’on suppose une covariance constante entre le terme E_{tt i t}^D [ ], ? ? + + + 1 1 et les autres variables datées t +1, l’équation testée est obtenue en remplaçant ? ? ? ? ? ? ? ?F K G K G i K/ , / , / , /? it it it it et ?^c par leur expression dans l’équation d’Euler du _it capital (9). Si l’on suppose en outre que les anticipations des dirigeants sont rationnelles, l’observation X peut être substituée à son _{i t,+1} anticipation inobservable E X t [ ]. Ainsi, le i t, +1 modèle peut être écrit sous une forme estimable qui tient compte de l’erreurd’anticipation des agents [8] :

Par hypothèse d’anticipations rationnelles, l’erreur ?_{i t,+1} est supposée orthogonale à l’ensemble informationnel connu à la date t. Par ailleurs, nous avons introduit un effet fixe individuel spécifique à chaque firme f_i et un effet spécifique temporel d_t.

En présence de rationnement du crédit

14En présence de rationnement du crédit, le multiplicateur ?_it^B est strictement positif. Ainsi, le taux d’actualisation corrigé (qui exprime la condition marginale sur la dette, voir encadré) s’écrit :

Le taux d’actualisation corrigé ?^c ne peut être _it mesuré directement, car il dépend d’une variable inobservable ? qui correspond à la prime du _it rationnement du crédit. Pour estimer l’équation (16), une solution proposée par Whited (1992) et développée par la suite dans de nombreux travaux empiriques (Hubbard, Kashyap et Whited, 1995 ; Barran et Peeters, 1998), consiste à paramétrer la prime de façon ad hoc par une fonction qui dépend de variables observables, comme les cash-flows et les charges d’intérêt.

15La critique majeure adressée à ce type de formalisation réside dans le fait qu’elle s’écarte d’une forme structurelle (Chirinko, 1993 ; Whited, 1998) : il est a priori peu évident que les variables retenues pour paramétrer la prime soient effectivement celles que le modèle théorique suggère. Sur ce point, Chatelain (1998) a levé une partie de la critique, en montrant que la forme théorique de la prime ? confirmait l’intuition de _it Whited quant au choix des variables. Plus précisément, Chatelain (1998) a montré que la prime ? est une fonction, notamment, des charges _it d’intérêt rap portées au stock de capital [ ] /_{, ,} iB P K it s tI i t? ?1 1 et du taux de profit CF K it i t /_,?1. Malheureusement, le test de l’équation d’Euler avec la forme théorique de ? est difficile à mettre en _it œuvre, car la prime est une fonction dont les paramètres à estimer sont une combinaison non linéaire des paramètres structurels du modèle.

16Une solution possible pour contourner ces difficultés est de tester de façon “indirecte” l’hypothèse nulle d’absence de rationnement du crédit par la méthode suggérée par Whited (1998). Pour cela, il suffit d’estimer l’équation (16) sous l’hypothèse ? = 0 et _it de tester l’éventuelle omission des variables financières fonction de la prime ? (soit le taux de _it profit et les charges d’intérêt). Des précisions sur le test sont données dans la troisième partie.

Les données

17Les données utilisées proviennent des bilans annuels d’entreprises industrielles (soumises à l’impôt sur les sociétés) adhérant à la Centrale de Bilans de la Banque de France. Elles comprennent l’ensemble des informations contenues dans les feuillets fiscaux, ainsi que des données complémentaires concernant des domaines divers tels que le crédit-bail, les opérations de restructuration, etc. L’utilisation du crédit-bail et son retraitement constituent une originalité importante de nos données. En effet, dans la plupart des études emp iriques réalisées à partir de do nnées individuelles d’entreprises, le crédit-bail est ignoré (souvent faute d’information le concernant). Or il représente un mode de financement privilégié de l’investissement des PMI (Teurlai, 1999). La prise en compte du crédit-bail a nécessité le retraitement de l’information comptable traditionnelle. En particulier, nous avons considéré le crédit-bail comme un actif quelconque, financé par emprunt. Nous l’avons donc intégré dans la mesure du capital productif, de l’investissement, des cash-flows et de la dette. En revanche, le crédit-bail n’a pu être incorporé dans la mesure des charges d’intérêt, en raison de l’insuffisance de l’information disponible. Après avoir construit les différentes variables nécessaires à cette étude, nous avons éliminé les observations extrêmes ou douteuses et cylindré l’échantillon. Le panel ainsi obtenu est constitué de 4 025 entreprises continûment présentes entre 1988 et 1996 [9]. La présentation détaillée des différentes étapes de la constitution de l’échantillon et de la construction des variables utilisées est donnée en deuxième et troisième sections de l’annexe.

Statistiques descriptives : les entreprises qui recourent au crédit-bail sont-elles différentes des autres ?

18Une des hypothèses centrales de notre modèle est que les entreprises recourent au crédit-bail afin de compléter des programmes d’investissement qu’il serait plus coûteux de financer par du crédit “ classique”. Préalablement à tout test économétrique, une analyse descriptive simple devrait déjà nous donner quelques indications sur la pertinence de cette hypothèse. En effet, si cette dernière devait effectivement être privilégiée, les entreprises ayant recours au crédit-bail devraient être plus endettées que celles qui n’y ont pas recours, toutes choses égales par ailleurs. Le ratio d’endettement moyen (ou médian) des premières devrait être plus élevé que celui des secondes, et ce, que les dettes de location-financement soient ou non incluses dans les dettes financières. Par ailleurs, les entreprises adeptes du crédit-bail devraient être plus risquées et avoir une politique d’investissement active dont la rentabilité économique justifie le recours à cette forme de financement.

19Pour comparer les deux profils d’entreprises, nous avons tenu compte du fait que notre modèle doit être estimé en différence première (cf. la méthode d’estimation). Plus précisément, nous avons supposé que l’indicatrice ?^CB vaut 1 lorsque les entreprises recourent deux années consécutives au crédit-bail et 0 sinon.

20Comme l’indique le tableau 1, les entreprises adeptes du crédit-bail durant deux années consécutives représentent, chaque année, au moins 13,4% de la population totale [10]. Par ailleurs, plus de 32% de ces entreprises sont restées fidèles à ce mode de financement sur la période 1992-1996. A contrario, sur cette même période, plus de la moitié des entreprises de l’échantillon n’ont jamais fait appel au crédit-bail pour financer leur investissement.

21La taille moyenne (et médiane) des entreprises qui recourent au crédit-bail deux années consécutives est sensiblement supérieure à celle du reste de la population. Apremière vue, ce résultat peut sembler surprenant puisqu’un grand nombre d’études empiriques ont montré que ce type de financement était largement privilégié par les TPI (moins de 20 salariés) et les PMI (20-499 salariés) [11].

22Néanmoins, s’il est vrai que le crédit-bail pèse fortement dans l’investissement global de ces entreprises, il reste que leurs fréquences d’intervention sur le marché s’avèrent nettement inférieures à celles des grandes entreprises (Teurlai, 1999). Ce résultat peut donc expliquer la forte représentation des grandes entreprises dans le régime d’investissement avec crédit-bail. En outre, comme le remarque Lobez (1987), “dans les g randes en treprises, les prog ramm es d’investissement correspondent souvent à une enveloppe budgétaire pluriannuelle permettant d’assurer l’équilibre financier à long terme de la firme. Le crédit-bail peut alors apparaître comme un moyen de financement complémentaire permettant de financer des projets d’investissement non budgétés mais dont la réalisation s’avère nécessaire ex-post (remplacement de matériels par exemple)”. Si l’on excepte l’année 1994, les entreprises adeptes du crédit-bail sont en moyenne moins capitalistiques que leurs homologues non (ou faiblement) utilisatrices, alors que la productivité moyenne du capital est sensiblement la même pour les deux profils d’entreprises (moyennes ombrées).

Tableau 1

statistiques descriptives sur la période 1993-1996

Tableau 1 : statistiques descriptives sur la période 1993-1996 1993 1994 1995 1996 Total Moy Med Moy Med Moy Med Moy Med Moy Med Firmes utilisatrices de CB en t-1 et t Nombre d’entreprises 673 - 546 - 540 - 563 - 580 - Capital hors crédit-bail 124,9 11,16 124,8 12,4 127 10,89 105,6 10,43 120,7 11,27 Capital en crédit-bail 12,98 1,85 13,5 2,04 12,13 1,8 7,33 1,8 11,53 1,89 Capital total 137,9 14,33 138,4 16,18 139,1 13,65 112,9 13,08 132,3 14,18 Effectif 386 84 377 91 370 76 293 73 358 82 Capital total / Effectif 0,217 0,178 0,223 0,185 0,217 0,181 0,218 0,185 0,218 0,181 Valeur ajoutée (t) / Capital total (t-1) 0,989 0,785 1,063 0,840 1,048 0,818 1,028 0,790 1,030 0,808 Cash-Flows (t) / Capital total (t-1) 0,23 0,177 0,247 0,190 0,236 0,193 0,219 0,165 0,232 0,182 Investissement total (t) / Capital total (t-1) 0,123 0,087 0,132 0,098 0,141 0,113 0,135 0,097 0,133 0,098 Investissemnt en CB (t) / Invest. total (t) 0,343 0,294 0,352 0,325 0,360 0,323 0,356 0,315 0,3520 0,315 Dette hors CB (t) / Ps(t-1) Capital hors CB (t-1) 0,624 0,482 0,601 0,479 0,620 0,442 0,634 0,455 0,620 0,467 Dette totale (t) / Ps(t-1) Capital hors CB (t-1) 0,774 0,612 0,751 0,609 0,776 0,603 0,777 0,599 0,767 0,606 Charges d’int. h. CB (t) / Ps(t-1) K h. CB (t-1) 0,072 0,054 0,059 0,045 0,060 0,044 0,053 0,036 0,062 0,045 Charges d’intérêt h. CB (t) / Dette hors CB(t) 0,119 0,110 0,101 0,091 0,099 0,089 0,093 0,08 0,104 0,093 Firmes non utilisatrices de CB en t-1 et t Nombre d’entreprises 3552 - 3479 - 3485 - 3462 - 3445 - Capital hors crédit-bail 75,01 8,82 76,65 8,75 77,14 9,15 81,29 9,35 77,54 8,99 Capital en crédit-bail 2,06 0,12 2,18 0,101 2,4 0,057 2,34 0,011 2,25 0,074 Capital total 77,08 9,78 78,83 9,67 79,56 9,96 83,64 10,02 79,80 9,85 Effectif 228 54 225 54 221 57 231 56 226 55 Capital total / Effectif 0,238 0,176 0,239 0,175 0,242 0,170 0,245 0,174 0,241 0,174 Valeur ajoutée (t) / Capital total(t-1) 0,986 0,750 1,034 0,803 1,058 0,821 1,056 0,809 1,034 0,796 Cash-Flows (t) / Capital total (t-1) 0,190 0,145 0,209 0,158 0,211 0,163 0,197 0,147 0,202 0,154 Investissement total (t) / Capital total (t-1) 0,078 0,051 0,080 0,053 0,090 0,061 0,090 0,062 0,085 0,057 Investissement en CB (t) / Invest. total (t) 0,052 0 0,061 0 0,055 0 0,053 0 0,055 0 Dette hors CB (t) / Ps(t-1) Capital hors CB (t-1) 0,568 0,372 0,546 0,351 0,561 0,363 0,537 0,344 0,553 0,358 Dette totale (t) / Ps(t-1) Capital hors CB (t-1) 0,615 0,409 0,589 0,391 0,599 0,397 0,572 0,383 0,593 0,395 Charges d’int. h. CB (t) / Ps(t-1) K h. CB (t-1) 0,058 0,037 0,049 0,031 0,048 0,030 0,042 0,026 0,049 0,031 Charges d’intérêt h. CB (t) / Dette hors CB (t) 0,113 0,103 0,1 0,090 0,097 0,085 0,091 0,075 0,100 0,088 Note : les statistiques sont exprimées en millions de francs. Ps est le prix sectoriel de l’investissement. Chaque variable a fait l’objet d’une analyse de la variance afin de s’assurer que les différences de moyennes observées pour les deux profils d’entreprises sont significatives au seuil de 5%. Par souci de lisibilité du tableau, nous avons ombré les moyennes non significativement différentes.

statistiques descriptives sur la période 1993-1996

23Pour les autres ratios, les résultats plaident globalement en faveur de l’hypothèse de complémentarité. En effet, les entreprises qui recourent au crédit-bail deux années consécutives investissent au total bien plus quecelles n’employant pas ou peu ce mode de financement : le taux d’investissement total est, en moyenne sur la période, de 13,3% pour les premières (9,8% en médiane) contre 8,5% pour les secondes (6,2% en médiane). Par ailleurs, si l’on analyse la part de l’investissement en crédit-bail dans l’investissement total, on observe que le crédit-bail assure chaque année environ 35% de l’investissement total des entreprises qui y recourent. En termes de rentabilité, le taux de profit est, en moyenne annuelle, de quatre points supérieur pour les entreprises adeptes du crédit-bail [12].

24Enfin, l’usage du crédit-bail trahit probablement une certaine fragilité financière, comme en témoigne le ratio d’endettement mesuré hors crédit-bail ainsi que la part des charges d’intérêt dans le stock de capital. En effet, les entreprises faisant usage du crédit-bail deux années consécutives sont plus fortement endettées que les autres : le ratio d’endettement des firmes utilisatrices s’élève à environ 62% en moyenne annuelle contre 55% pour l’autre groupe. Si l’on tient compte du crédit-bail dans la mesure du ratio (i.e. si l’on intègre l’endettement caché), l’écart entre les deux profils d’entreprises se creuse encore davantage ; il passe, en moyenne sur la période, de 7% à plus de 17%. Par ailleurs, cette politique d’endettement active a pour contrepartie d’alourdir les charges d’intérêt. Ainsi, les entreprises classées dans le régime de crédit-bail doivent s’acquitter de lourdes charges d’intérêt (mesurées hors crédit-bail et en part du capital), en moyenne 30% supérieures à celles de l’autre groupe (40% en médiane), et sont de ce fait susceptibles de connaître des problèmes de solvabilité.

La méthode d’estimation

25L’estimation de l’équation économétrique que nous avons spécifiée pose potentiellement trois types de problèmes :

• la corrélation des effets fixes individuels avec les variables explicatives ;
• l’endogénéité des régresseurs ;
• l’hétéroscédasticité des perturbations. La procédure d’estimation la plus utilisée, permettant de résoudre ces difficultés et d’obtenir ainsi un estimateur à la fois convergent et efficace, est fondée sur la méthode des moments généralisés [13]. Cette méthode introduite par Hansen (1982) est, dans son principe, assez simple puisqu’elle consiste à utiliser les moments empiriques de l’échantillon à la place des moments théoriques, afin d’estimer les paramètres d’intérêt du modèle. En pratique, on retient un nombre plus important de moments empiriques que de moments théoriques (appelés conditions identifiantes), afin notamment d’améliorer la précision des estimations.

26Cette méthode d’estimation comporte deux étapes. À la première étape, on estime de façon convergente les paramètres du modèle écrit en différence première (pour traiter le problème 1), en instrumentant les variables potentiellement corrélées avec le terme d’erreur (pour traiter le problème 2). Ce n’est que lors de la deuxième étape que les problèmes d’hétéroscédasticité sont pris en compte, par la pondération des estimations par un estimateur asymptotiquement convergent de la matrice de variance-covariance des perturbations. Cet estimateur est calculé à partir des résidus estimés à la première étape.

Le choix des instruments

27Le prob lème du choix des instruments, habituellement délicat à résoudre, est facilité dans le cas de l’équation d’Euler par l’hypothèse d’anticipations rationnelles. En effet, si le modèle est écrit en différence première ( ( ) ( ))? ? ? t t t t y y x x d d? = ? ? ? ? ? ? 1 et t t t t? ? ?1 1 1 que l’erreur d’anticipation ( )?_t est un bruit blanc, toutes les variables en niveau retardées d’au moins deux périodes sont, en principe, des instruments valides, puisque ?_t est par hypothèse orthogonale à l’ensemble informationnel disponible en t-1 (Arellano et Bond, 1991). En d’autres termes, en l’absence d’autocorrélation des erreurs, ??_t est orthogonale aux valeurs passées des variables y et x (supérieurà un retard), soit y y x x t t t t? ? ? ?2 3 2 3, ,..., ,_,...

28Dans l’hypothèse où ?_t suit un processus de moyennes mobiles MA (q) avec q ?1, le choix des instruments valides est alors restreint au champ des variables datées t - s pour s q? +2.

29En pratique, le choix des retards admissibles peut être testé de façon séquentielle. Cette méthode consiste à supposer dans un premier temps que seuls les retards d’ordre 3 sont admissibles (on suppose un MA(1)), puis à ajouter des retards plus récents jusqu’à ce que les conditions d’orthogonalité ad ditionnelles soient rejetées par le test correspondant du Chi-deux. Plus précisément, nous avons utilisé le test proposé parEichenbaum, Hansen et Singleton (1988), basé sur la différence de Sargan. Ce teste consiste à s’assurer qu’un sous-ensemble de conditions d’orthogonalité est vérifié (hypothèse nulle). La différence de Sargan entre le modèle comportant tous les instruments (i.e. y compris les instruments potentiellement endogènes) et celui restreint au sous-ensemble correspondant à des hyp othèses fai bles su r les co nditions d’orthogonalité, suit un Chi-deux avec pour degré de liberté le nombre de contraintes imposées (soit la différence des degrés de liberté des deux modèles).

Test de l’hypothèse de complémentarité du crédit-bail en l’absence de rationnement du crédit

31Afin de tester l’hypothèse selon laquelle le crédit-bail est un moyen de financement des investissements complémentaires au crédit “classique”, nous avons estimé, par la méthode des moments g énéralisés, une équation d’investissement où ?_it^B est supposé nul pour toutes les entreprises (absence de rationnement du crédit). Par ailleurs, pour compléter la spécification, nous avons fixé à 4 la valeur “optimale” du paramètre de troncation M de la fonction de coût d’ajustement [15] et supposé que l’indicatrice ?^CB vaut 1 lorsque les entreprises recourent deux années consécutives au crédit-bail et 0 sinon (pour tenir compte du fait que le modèle est écrit en différence première).

32Le tableau 2 donne les estimations obtenues pour les différents paramètres structurels du modèle. Il s’agit de l’inverse du taux de marge µ, des paramètres associés aux primes d’agence des deux régimes d’investissement ( , , )? ? ? et ceux relatifs à la 0 1 CB fonction de coûts d’ajustement. Nous avons en outre pris en compte l’existence d’un effet fixe temporel en introduisant dans les régressions des dummies années (dont les estimations ne sont pas rapportées dans le tableau). Ces régressions sont effectuées en utilisant comme instrument les niveaux retardés sur une et deux périodes de trois variables réelles : la productivité apparente du capital Y K/, le i t i t, ,? ?1 2 taux d’investissement I K/ et son carré i t i t, ,? ?2 3 ( / ), , I K i t i t? ?1 2 2 et une variable financière qui co rresp ond au taux d’endettement ( ) / ( ), B B p K K t tCB s tI t tCB? ? ? ? ? ? ? 2 2 2 2 2 (jeu d’instruments noté -a-).

33Si l’on en juge par le test de sur-identification, la qualité globale des régressions est plutôt satisfaisante. Les conditions d’orthogonalité associées au jeu d’instruments-a- sont acceptées au seuil de 27%. Les résultats des tests sur la détermination des retards admissibles vont plutôt dans le sens du rejet de l’hypothèse que les perturbations ?_t suivent un processus MA(q) avec q ?1. En effet, l’exogénéité des instruments additionnels retardés d’une (respectivement de deux) période(s) est acceptée aux seuils de 10% (colonne 4) (respectivement 35%, colonne 3). Pour améliorer la précision des estimations, nous avons donc retenu l’ensemble d’instruments le plus large, i.e. celui qui inclut les variables instrumentales retardées d’une et de deux périodes (colonnes 2 et 3). Comme dan s l’étud e de Whi ted (19 98), l’approximation de la fonction de coûts d’ajustement par un polynôme conduit à une évaluation des coûts d’ajustement marginaux (en t-1) au point médian de l’échantillon (ils représentent environ 50% de la médiane du taux d’investissement) qui contraste avec les très faibles valeurs (dans certains cas négatives) généralement obtenues avec la forme quadratique usuelle (i.e. dans le cas où M = 2). Par ailleurs, l’hypothèse de concurrence monopolistique ne peut être rejetée, l’estimation assez précise du paramètre structurel µ donnant un taux de marge élevé de 1,46 (i.e. uneélasticité dela demande égale à 3,1). En revanche, la complémentarité du crédit-bail, ou plus généralement l’influence des contraintes financières (sous l’hypothèse ?_it^B =0), semble peu évidente. En effet, les paramètres associés aux primes d’agence des deux régimes d’investissement sont non significativement différents de zéro (colonne 1). De plus, l’estimation du modèle sous l’hypothèse d’absence de contraintes financières (colonne 2) donne des résultats très proches de ceux obtenus avec l’autre modèle.

Tableau 2

estimation par les MMG du modèle d’investissement avec imperfection des marchés

Tableau 2 : estimation par les MMG du modèle d’investissement avec imperfection des marchés (Échantillon total : 4025 firmes; période d’estimation : 1993-1996) ? ? ? itC CB itC CB itC = + ?? ?( )1 Intsruments : lag(1) et lag(2) lag(1) lag(2) M = 4 M = 4 M = 4 M = 4 Paramètres-a- -a- -a1- -a2-µ 0,68 0,68 0,67 0,66 (19,00) (19,24) (14,98) (11,67) ?0 0,00(0,00) - - - ?1 0,020(0,69) - - - ?CB - 0,057(-0,25) - - - ?0-0,45-0,52-0,58-0,99 (-2,74) (-3,44) (-2,00) (-1,91) ?2 1,10 1,21 0,79 2,78 (1,69) (1,92) (0,86) (1,52) ?3-4,12-4,51-3,09-11,77 (-1,77) (-2,00) (-0,95) (-1,67) ?4 3,85 4,20 3,00 11,10 (1,83) (2,04) (1,03) (1,55) Test de sur-identification Satistiques du Sargan 27,64 28,3 10,81 4,67 Degrés de liberté 24 27 11 11 Probabilité critique 0,27 0,39 0,46 0,95 Test d’exogénéité pour le choix des retards des instruments Statistique du Sargan - - 17,49 23,63 Degrés de liberté - - 16 16 Probabilité critique - - 0,35 0,10 Coûts marginaux d’ajustement en t Moyenne 0,048418 0,05344 - - Médiane 0,037411 0,04126 - - Note : les valeurs entre parenthèses sont les T de Student. Les estimations des indicatrices années ne sont pas reportées dans le tableau. Pour le test de sur-identification, le degré de liberté de la statistique de Sargan correspond à T.k - p où T est le nombre de périodes, k le nombre de variables instrumentales et p le nombre de paramètres. Le jeu d’instrument (a), est composé de variables indicatrices correspondant aux années et des variables suivantes : Y K Y K I K I K I K t t t t t t t t t t? ? ? ? ? ? ? ? ? ?2 3 3 4 3 4 4 5 2 3 / , / , / , / ,( / ) , 2 ( / ) ,( ) / ( ), I K B B p K K t t t tCB s tI t tCB? ? ? ? ? ? ? ? ? 3 4 2 3 3 3 3 3 et ( ) / ( ), B B p K K t tCB s tI t tCB? ? ? ? ? ? ? 4 4 4 4 4 Le jeu d’instrument–a1– est restreint aux lag(1) des variables, soit : Y K I K t t t t? ? ? ?2 3 3 4 / , / … Le jeu d’instrument–a2– est restreint aux lag(2) des variables, soit : Y K I K t t t t? ? ? ?3 4 4 5 / , /...

estimation par les MMG du modèle d’investissement avec imperfection des marchés

Test de l’hypothèse de rationnement du crédit

34Le résultat que nous venons d’établir ne permet pas de mettre en évidence l’effet de contraintes de financement pesant sur l’investissement des entreprises. En particulier, nous ne pouvons conclure en faveur de l’hypothèse de complémentarité du crédit-bail, alors que cette dernière semblait pourtant accréditée par les statistiques descriptives. Néanmoins, les estimations ont été réalisées sous l’hypothèse d’absence de rationnement du crédit pour toutes les entreprises (i.e. d’après l’équation (17), ? =0). Or, un problème de spécification, _it susceptible de modifier les conclusions des tests économétriques, peut se poser si cette hypothèse a été imposée à tort. En effet, comme nous l’avons déjà évoqué, Chatelain (1998) a montré que la prime liée au rationnement du crédit ?_it est une fonction assez compliquée des charges d’intérêt (rapportées au stock de capital) et du taux de profit. Ainsi, l’investissement des entreprises ayant atteint leur plafond d’endettement dépend de ces deux variables financières via la prime ?. Comme le test explicite _it de l’équation d’Euler avec la forme théorique de la prime ? est compliqué, nous avons opté pour une _it solution plus simple. Plus précisément, nous avons retenu la solution de Whited (1998) [16] en testant de façon indirecte l’hypothèse de rationnement du crédit, ou d’une forme de contrainte financière alternative au régime avec coûts d’agence (tel que nous les avons spécifiés). Le principe de la méthode est assez simple; il suffit en effet de rajouter à la liste des instruments valides (i.e. non corrélés avec le terme d’erreur) les variables financières potentiellement omises dans le cas du rationnement du crédit (i.e. potentiellement corrélées avec le terme d’erreur) et de tester leur exogénéité.

35Pour construire ce test, nous avons défini deux nouveaux ensembles d’instruments. Le premier, noté -b-, est composé des variables précédentes (jeu -a-) ainsi que du taux de profit CF K/ et son i t i t, ,? ?2 3 retard. Le deuxième, noté -c-, reprend les instruments du jeu-b- et intègre le ratio (mesuré hors crédit-bail) rapportant les charges d’intérêt au stock de capital [ ] /, , , iB p K i t s tI i t? ? ?2 3 3 et son retard.

36En principe, si le modèle néoclassi que d’investissement (i.e. le modèle défini sous l’hypothèse de marché des capitaux parfait, soit : ? ? ? ? B CB = = = = 0 1 0) est le “vrai” modèle, le sous-ensemble de conditions d’orthoganalité associées aux variables financières additionnelles doit être vérifié par le test correspondant du Chi-deux. En pratique, les résultats reportés dans le tableau 3 ci-dessous montrent clairement que le modèle néoclassique d’investissement est probablement inapproprié pour expliquer le comportement d’investissement des entreprises.

37En effet, d’après le test de sur-identification et d’exog énéité des i nstru ments fin anciers additionnels, le taux de profit (colonne 2) et les charges d’intérêt (colonne 3) sont tous deux corrélés avec le terme d’erreur. Ce résultat semble indiquer que certaines entreprises sont susceptibles d’être rationnées sur le marché du crédit, ou de subir une contrainte financière, alternative au rationnement et aux coûts d’agence (spécifiés en B/K), dont la forme met en jeu le taux de profit et les charges d’intérêt.

Discrimination entre les firmes potentiellement rationnées et celles faisant face à un coût d’agence

38Chatelain et Teurlai (1999) ont montré que la contrainte de rationnement du crédit n’affecte pas l’ensemble des entreprises [17]. C’est le cas notamment pour celles dont l’autofinancement rapporté au stock de capital productif de l’année précédente

Tableau 3

estimation par les MMG du modèle néoclassique d’investissement

Tableau 3 : estimation par les MMG du modèle néoclassique d’investissement (Échantillon total : 4025 firmes; Période d’estimation : 1993-1996) Intsruments : Lag(1) et lag(2) M = 4 M = 4 M = 4 Paramètres-a- -b- -c-µ 0,68 0,57 0,49 (19,24) (20,78) (19,68) ?0 - - - ?1 - - - ?CB - - - ?0-0,52-0,29 0,43 (-3,44) (-2,05) (3,29) ?2 1,21-0,08-2,47 (1,92) (-0,12) (-3,53) ?3-4,51-0,21 8,41 (-2,00) (-0,09) (3,35) ?4 4,20 0,57-7,23 (2,04) (0,28) (-3,17) Test de sur-identification Satistiques du Sargan 28,3 77,35 119,89 Degrés de liberté 27 35 43 Probabilité critique 0,39 4,9 x 10-5 3,5 x 10-9 Test d’exogénéité des instruments financiers additionnels Différence de Sargan ( )?2 - 49,05 91,59 Degrés de liberté - 8 16 Probabilité critique - 6,2 x 10-9 1,2 x 10-12 Coûts marginaux d’ajustement en t Moyenne 0,0534-0,005 0,0534 Médiane 0,0412-0,003 0,0412 Note : les valeurs entre parenthèses sont les T de Student. Les estimations des indicatrices années ne sont pas reportées dans le tableau. Pour le test de sur-identification, le degré de liberté de la statistique de Sargan correspond à T.k - p où T est le nombre de périodes, k, le nombre de variables instrumentales et p le nombre de paramètres. Le jeu d’instrument (a), est composé de variables indicatrices correspondant aux années et des variables suivantes : Y K Y K I K I K I K t t t t t t t t t t? ? ? ? ? ? ? ? ? ?2 3 3 4 3 4 4 5 2 3 / , / , / , / ,( / ) , 2 ( / ) ,( ) / ( ), I K B B p K K t t t tCB s tI t tCB? ? ? ? ? ? ? ? ? 3 4 2 3 3 3 3 3 et ( ) / ( ), B B p K K t tCB s tI t tCB? ? ? ? ? ? ? 4 4 4 4 4 Dans le cas (b), l’ensemble d’instruments est le même que dans le cas (a), auquel on ajoute le taux de profit CF K/ et son retard. Enfin, dans le t t? ?2 3 cas (c), l’ensemble d’instruments est le même que dans le cas (b), auquel on ajoute les charges d’intérêt [ ] /, iB p K t s tI t? ? ?2 3 3.

estimation par les MMG du modèle néoclassique d’investissement

Tableau 4

statistiques descriptives sur la période 1993-1996

Tableau 4 : statistiques descriptives sur la période 1993-1996 Groupe - NR- Groupe - R-1002 entreprises 3023 entreprises CB > 0 CB >= 0 CB > 0 CB >= 0 en t-1 et t en t-1 et t En t-1 et t en t-1 et t Moy. Méd. Moy. Méd. Moy. Méd. Moy. Méd. Nombre d’entreprises 123 - 879 - 458 - 2565 - Capital hors crédit-bail 340,3 145,6 145,6 11,06 61,83 10,06 54,19 8,34 Capital en crédit-bail 28,75 1,63 2,54 0,081 6,92 1,96 2,15 0,007 Capital total 369 178,8 148,2 12,02 68,76 13,07 56,34 9,14 Effectif 746 84 328 59 254 80 191 54 Capital total / Effectif 0,25 0,197 0,275 0,21 0,21 0,175 0,23 0,163 Valeur ajoutée (t) / Capital total (t-1) 0,671 0,556 0,657 0,505 1,126 0,897 1,163 0,913 Cash-Flows (t) / Capital total (t-1) 0,082 0,078 0,045 0,059 0,273 0,22 0,256 0,201 Investissement total (t) / Capital total (t-1) 0,094 0,067 0,055 0,035 0,143 0,107 0,095 0,066 Investissement en CB (t) / Invest. total (t) 0,341 0,28 0,06 0 0,355 0,321 0,054 0 Dette hors CB (t) / Ps(t-1) Capital hors CB (t-1) 0,608 0,46 0,531 0,343 0,623 0,47 0,56 0,362 Dette totale (t) / Ps(t-1) Capital hors CB (t-1) 0,738 0,557 0,567 0,369 0,775 0,614 0,602 0,403 Charges d’int. h. CB (t) / Ps(t-1) K h. CB (t-1) 0,06 0,043 0,045 0,027 0,062 0,046 0,05 0,032 Charges d’intérêt h. CB (t) / Dette hors CB(t) 0,102 0,095 0,096 0,087 0,104 0,093 0,101 0,089 Note : les statistiques sont exprimées en millions de francs. Ps est le prix sectoriel de l’investissement

statistiques descriptives sur la période 1993-1996

39Les résultats des différentes régressions effectuées sur chacun des groupes considérés sont présentés dans le tableau 5.

40Les estimations réalisées sur le groupe-NR-(colonnes 1 à 3) invitent à accepter l’hypothèse d’absence de rationnement du crédit [18] (i.e. ?^?_it =0). En effet, les conditions d’orthogonalité qui définissent le modèle pour le jeu d’instruments-c-sont acceptées au seuil de 37,28% (colonne 3), de même que l’hypothèse nulle d’exogénéité des instruments financiers additionnels : au seuil de 20% pour le taux de profit (colonne 2) et de 82% pour le taux de profit et les charges d’intérêt (colonne 3). Les entreprises du groupe-NR- semblent également réaliser une marge très importante sur les coûts, puisque l’estimation du paramètre µ, avec le jeu d’instruments-c-, donne un taux de marge de plus de 2,4%. Les paramètres de la fonction de coûts d’ajustement ?_m sont significativement différents de zéro, mais conduisent à des coûts d’ajustement marginaux évalués au point médian négatifs. Par ailleurs, la complémentarité du crédit-bail qui, nous l’avons vu, est peu évidente sur l’échantillon total, semble pouvoir être privilégiée pour les entreprises de ce groupe. Pour le jeu d’instruments-c-, les paramètres associés aux primes d’agence des deux régimes d’investissement ont des valeurs plausibles, même si le paramètre ? est non significativement _CB différent de zéro (colonne 3). En particulier, on note que la hiérarchie des primes

Tableau 5

estimation par les MMG du modèle d’investissement avec imperfection des marchés

Tableau 5 : estimation par les MMG du modèle d’investissement avec imperfection des marchés (Période d’estimation : 1993-1996; critère de sélection : [CF-iB-D]) CB ? ? ? itC CB itCB CB itN = + ?? ?( )1 Groupe – NR- Groupe-R-1002 entreprises 3023 entreprises M = 4 M = 4 M = 4 M = 4 M = 4 M = 4 Paramètres-a- -b- -c- -a- -b- -c-µ 0,46 0,42 0,40 0,68 0,56 0,51 (9,64) (11,28) (11,67) (19,00) (20,37) (18,71) ?0 0,004 0,005 0,006 0,001 0,022-0,001 (1,32) (2,42) (3,5) (0,16) (1,91) (-0,27) ?1 0,021 0,015 0,012 0,007 0,022 1,56 (2,12) (1,86) (2,35) (0,20) (0,63) (0,97) ?CB 0,072-0,012-0,053-0,017-0,064-0,34 (0,31) (-0,09) (-0,46) (-0,06) (-0,34) (-2,62) ?0 0,13 0,44 1,47-0,63-0,21 0,38 (0,41) (1,39) (5,91) (-3,39) (-1,27) (2,07) ?2 0,12 0,05-1,61 1,98-0,19-0,18 (0,19) (0,09) (-2,33) (2,5) (-0,26) (-0,26) ?3-0,81-0,24 6,65-7,14 0,07 0,30 (-0,31) (-0,10) (2,33) (-2,54) (0,02) (0,12) ?4 0,88 0,06-6,53 6,54 0,40 0,00 (0,39) (0,02) (-2,34) (2,57) (0,17) (0,00) Test de sur-identification Satistiques du Sargan 26,53 37,49 37,28 24,49 79,3 127,07 Degrés de liberté 24 32 40 24 32 40 Probabilité critique 0,32 0,23 0,59 0,43 6,8 x 10-6 5,3 x 10-11 Test d’exogénéité des instruments financiers additionnels Différence de Sargan ( )?2 - 10,96 10,75 - 54,81 102,58 Degrés de liberté - 8 16 - 8 16 Probabilité critique - 0,2 0,82 - 4,8 x 10-9 1,1 x-10-14 Coûts marginaux d’ajustement en t (au point moyen et median) Moyenne 0,0022 0,0011-0,030 0,0933-0,010-0,008 Médiane 0,0017 0,0008-0,021 0,0746-0,007-0,006 Primes d’agence au point moyen et médian de l’échantillon (en %) Moyenne pour ?0 0,21 0,26 0,32 - - - Médiane pour ?0 0,14 0,17 0,2 - - - Moyenne pour ?1 1,27 0,91 0,72 - - - Médiane pour ?1 0,96 0,69 0,55 - - - Note : les valeurs entre parenthèses sont les T de Student. Les estimations des indicatrices années ne sont pas reportées dans le tableau. Pour le test de sur-identification, le degré de liberté de la statistique de Sargan correspond à T.k - p où T est le nombre de périodes, k, le nombre de variables instrumentales et p le nombre de paramètres. Dans le cas (a), l’ensemble d’instruments est composé des variables indicatrices correspondant aux années et des variables suivantes : Y K Y K I K I K I K t t t t t t t t t t? ? ? ? ? ? ? ? ? ?2 3 3 4 3 4 4 5 2 3 / , / , / , / ,( / ) ( 3 4t t? ? / ),t t s t t t? ? ? ? ?3 3 3 3 3 , / ) 2 2 I K, ( ) ( B B p K KCB I CB ? ? et ( ) / ( ), B B p K K t tCB s tI t tCB? ? ? ? ? ? ? 4 4 4 4 4 Dans le cas (b), l’ensemble d’instruments est le même que dans le cas (a), auquel on ajoute le taux de profit CF K/ et son retard. Enfin, dans le t t? ?2 3 cas (c), l’ensemble d’instruments est le même que dans le cas (b), auquel on ajoute les charges d’intérêt [ ] /, iB p K t s tI t? ? ?2 3 3 et le retard de cette variable.

estimation par les MMG du modèle d’investissement avec imperfection des marchés

41Les résultats des estimations réalisées sur le groupe -R- (colonnes 4 à 6) soulignent l’importance du rationnement du crédit pour ces entreprises [19] (i.e. ?^?_it ? 0). En effet, le test de sur-identification est largement rejeté lorsque l’on introduit les cash-flows et les charges d’intérêt dans la liste des instruments (colonne 5 pourle jeu-b- et colonne 6 pourle jeu-c-).

42Ce test est du reste confirmé par les deux tests d’ex ogénéité d es instrumen ts finan ciers additionnels (colonnes 5 et 6). En revanche, l’autre forme de contrainte financière (i.e. les coûts d’agence) ne semble pas affecter cette catégorie d’entreprises, et ce, quelle que soit la politique d’investissement en matière de crédit-bail. Les paramètres associés aux primes d’agence des deux régimes considérés sont non significativement différents de zéro pour le modèle estimé avec le jeu d’instruments-a- (colonne 4). Enfin, les paramètres technologiques correspondant au taux de marge et aux coûts d’ajustement sont significatifs, plutôt réalistes et proches de ceux obtenus sur l’échantillon total.