# Ralentissement de l'investissement : petites ou grandes entreprises ? industrie ou tertiaire ?

Richard Duhautois

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Richard Duhautois. Ralentissement de l'investissement : petites ou grandes entreprises ? industrie ou tertiaire ?. 2000. hal-05358582

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INSTITUT NATIONAL DE LA STATISTIQUE ET DES ÉTUDES ÉCONOMIQUES

Série des documents de travail
de la Direction des Etudes et Synthèses Économiques

G 2000 / 10

Ralentissement de l'investissement :
petites ou grandes entreprises ?
industrie ou tertiaire ?

Richard DUHAUTOIS *

AOUT 2000

Je remercie Bruno Crépon, Françoise Maurel, Guy Laroque, Laurent Ménard et Pierre Morin pour leurs remarques.

Département des Etudes Economiques d'Ensemble - Timbre G201 - 15, bd Gabriel Péri - BP 100 - 92244 MALAKOFF
CEDEX - France - Tél. : 33 (1) 41 17 60 68 - Fax : 33 (1) 41 17 60 45 - E-mail : d3e-dg@insee.fr

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<footnote>* Département des Etudes Economiques d'Ensemble - Division « Marchés et Stratégies d'Entreprise »
Timbre G231 - 15, bd Gabriel Péri - BP 100 - 92244 MALAKOFF CEDEX</footnote>
Résumé

L'investissement est demeuré faible dans la première moitié de la décennie 1990. Les
modélisations macro-économiques de l'investissement ne parviennent pas à rendre compte
de cette faiblesse : l'investissement reste en dessous de ce qu'un faible niveau d'activité
explique. Dans ce travail, on se fonde sur les données individuelles. D'une part, on décrit
les caractéristiques de taille et de secteurs des entreprises dont le taux d'investissement
est demeuré faible. D'autre part, on estime une équation déduite d'un modèle de contrainte
de solvabilité afin d'identifier les entreprises sujettes à des contraintes de financement.
Pour estimer le modèle, on utilise un fichier de données fiscales comprenant un grand
nombre d'entreprises françaises que l'on agrège par taille et par secteur. On fait appel à
l'économétrie des pseudo-panels car on ne suit pas les individus mais des groupes
construits à partir de caractéristiques de taille et de secteur.

Les résultats sont les suivants : le taux de marge et le taux d'endettement des petites entreprises n'influent pas sur l'investissement en période de croissance, mais deviennent importants en période de récession. Le taux d'intérêt et le taux de marge ont une influence qui décroît avec la taille de l'entreprise. Ces deux variables jouent chacun un rôle plus important dans le secteur tertiaire que dans le secteur industriel, à l'inverse du taux d'endettement qui n'influe sur le taux d'investissement que dans le secteur industriel. Quelle que soit la phase de croissance, l'investissement des grandes entreprises est très mal expliqué par les déterminants usuels. Entre 1990 et 1996, les entreprises de moins de 20 salariés ont été les plus contraintes dans leur décision d'investir.

Mots-clés : investissement, contraintes financières, estimation

Abstract

Investment of French firms remained weak in the first part of the 90's, after allowing for the sluggish economic growth. Macroeconomic models failed to explain this low level. In this work, we examine the link between micro-level data and aggregate fluctuations. We first describe the evolution of investment using a large panel of French firms, distinguishing the size and the industry. We afterwards estimate an investment equation which enables us to check whether these firms were subject to financial constraints.

Our main results are : (1) mark-up and leverage have larger significant effects for small firms during recessions than high-growth periods ; (2) Interest rate and mark-up play a more important role in the services industry than in the manufacturing industry ; (3) All the effects of studied determinants - i.e mark-up, leverage and interest rate - decrease with firm size ; (4) The biggest firms make their investment decisions independently of these determinants.

Keywords: investment, financial constraints, estimation
## Introduction

Après une croissance soutenue entre 1985 et 1990, l'investissement des entreprises françaises a stagné jusqu'en 1996. L'investissement des entreprises est resté pendant cette période au dessous du niveau prédit par les modélisations macro-économiques. Cette étude essaie de rendre compte, à partir de données individuelles d'entreprises, de la très forte hétérogénéité de l'investissement au niveau micro-économique. Les entreprises connaissent des évolutions très contrastées de leurs investissements selon leur taille et leur secteur d'activité. Une étude similaire à partir de données européennes confirme ces résultats (Beaudu et Heckel, à paraître).

C'est dans les grandes entreprises et le secteur industriel que l'investissement en volume a diminué au début des années 90. Mais cette évolution reflète en partie des déformations de structure. La part de l'industrie et la part des grandes entreprises dans la valeur ajoutée totale ont diminué continûment de 1985 à 1996. L'évolution du ratio investissement sur valeur ajoutée fait apparaître une faiblesse de l'investissement dans les petites entreprises à partir de 1993. On montre dans cette étude que la faiblesse du taux d'investissement trouve en partie son origine dans la faiblesse de l'investissement des petites entreprises.

Cette faiblesse de l'investissement peut être reliée à la hausse des taux d'intérêt réels, qui entraîne un choc sur le coût de financement externe des entreprises. Ce coût joue de manière différenciée selon la phase du cycle. En période de croissance, les taux d'intérêt auraient un impact réduit sur l'évolution de l'investissement, laissant l'effet accélérateur jouer le rôle déterminant. Cela correspond à l'augmentation simultanée de l'investissement et des taux d'intérêt réels de la seconde moitié des années 80. En période de récession, au contraire, les taux mais aussi d'autres aspects de la structure financière des entreprises joueraient sur l'investissement<fnref n="1" />.

Le canal traditionnel (via les taux d'intérêt) ne semble pas le seul canal par lequel la politique monétaire peut influencer les décisions d'investissement. Une autre piste, l'analyse du canal large du crédit, met plutôt l'accent sur la limitation de l'offre de crédit et sa propagation sur la sphère réelle. Ainsi un organisme de crédit peut utiliser les actifs de l'entreprise comme garantie des prêts qu'il accorde<fnref n="2" />. Si ces actifs sont assez élevés relativements aux prêts sollicités, l'entreprise n'est pas contrainte financièrement. Dans le cas contraire, l'entreprise est contrainte. C'est donc le niveau de richesse de l'entreprise qui détermine le niveau d'investissement. (cf. Rosenwald (1999) pour une revue de la littérature). Dans cette optique, une politique monétaire restrictive (une hausse des taux d'intérêt) ne passe pas seulement par un effet sur le coût du capital, mais aussi par une baisse de la richesse de l'entreprise qui durcit ses conditions d'accès au crédit. Suite à ce durcissement, son activité se détériore et amplifie l'impact de la politique monétaire. On comprend pourquoi il n'est pas identique pour toutes les entreprises : les petites entreprises, n'ayant que les crédits bancaires pour se financer, subissent plus durement les contraintes de financement. De même, les entreprises du secteur tertiaire semblent avoir plus de mal à se financer que les entreprises de l'industrie.

Dans ce travail, on examine l'hétérogénéité de la relation entre investissement et conditions de financement par types d'entreprise (taille et secteur). Il découle en effet de l'analyse du canal large du crédit que les petites entreprises sont en théorie plus sensibles aux conditions de financement (Oliner et Rudebush, 1994), en particulier durant les phases de

<footnote n="1">¹ Pour une étude sur les contraintes de financement et le cycle, voir Crépon et Rosenwald, à paraître.</footnote>

<footnote n="2">² L'organisme de crédit peut, par exemple, utiliser les actifs immobilisés de l'entreprise comme collatéral (Bernanke, Gertler et Gilchrist, 1996). Si la « valeur » des actifs de l'entreprise est au-dessus du montant qu'elle désire investir, l'entreprise n'est pas contrainte financièrement. En revanche, si sa valeur est inférieure à ce qu'elle désire investir, l'entreprise est contrainte financièrement.</footnote>
récession. Nous testons cette prédiction. Cela ne constitue donc pas un test des hypothèses sous-jacentes au canal du crédit.

Pour ce faire, on estime une équation déduite d'un modèle de contrainte de solvabilité ; on suppose que les entreprises non contraintes financièrement investissent en fonction de la demande anticipée et des coûts relatifs alors que l'investissement des entreprises contraintes dépend en outre d'autres variables : le taux d'investissement dépend dans ce cas d'un indice de profit (taux de marge), d'un taux d'intérêt (taux d'intérêt réel apparent<fnref n="3" />) et d'un indice d'endettement (endettement de l'entreprise de la période précédente).

Nous montrons notamment que :

(1) pour les petites entreprises, le taux de marge et le taux d'endettement n'influent pas sur l'investissement en période de croissance, mais deviennent importants en période de récession ;

(2) le rôle des taux d'intérêt, taux de marge et taux d'endettement est décroissant avec la taille de l'entreprise ;

(3) le taux d'intérêt et le taux de marge jouent chacun un rôle plus important dans le secteur tertiaire que dans le secteur industriel, à l'inverse du taux d'endettement qui n'influe sur le taux d'investissement que dans le secteur industriel ;

(4) quelle que soit la phase de croissance, l'investissement des grandes entreprises est mal expliqué par les facteurs étudiés. En résumé, entre 1990 et 1996, les entreprises de moins de 20 salariés ont été les plus contraintes dans leur décision d'investir, et particulièrement dans le secteur tertiaire.

Pour estimer le modèle, on utilise un fichier de données fiscales sur un grand nombre d'entreprises françaises. Les difficultés pour suivre les entreprises dans le temps, pour prendre en compte la démographie des entreprises, nous conduisent à agrèger les données par taille et par secteur<fnref n="4" />. Le modèle est ensuite estimé en faisant appel à l'économétrie des pseudo-panels, bien adaptée au traitement des situations dans lesquelles il est impossible de suivre les individus (Deaton, 1985 et Verbeek, 1992).

Nous décrivons d'abord l'évolution du volume d'investissement depuis 1985 et identifions les entreprises dont l'investissement a été le plus faible (I) ; ensuite, nous nous attachons à comprendre l'évolution des variables explicatives (II) qui rentrent dans l'analyse économétrique (III).

<footnote n="3">³ Le taux d'intérêt réel apparent (Frais Financiers/Endettement - taux de croissance des prix) ne représente pas ici le taux d'intérêt de long terme usuellement déterminant de l'investissement en théorie, mais un indicateur de solvabilité pour les organismes de crédit.</footnote>

<footnote n="4">⁴ 4 classes de taille et niveau 114 de la NAF, couvrant une période de 12 ans (1985-1996), dont une phase de croissance, une autre de récession.</footnote>
# I - Quelles sont les entreprises dont l'investissement a ralenti ?

Lorsqu'on observe l'évolution de l'investissement en volume, on s'aperçoit que l'investissement a diminué dans les grandes entreprises et dans le secteur industriel. Mais cette analyse ne suffit pas, et risque même d'être trompeuse, car depuis 1985, date du début de la période étudiée, la structure de la population des entreprises a changé. En effet, la part des richesses créées a diminué dans les grandes entreprises et dans le secteur industriel. Lorsqu'on s'intéresse au taux d'investissement, l'analyse est différente : la faiblesse de l'investissement se retrouve encore dans les grandes entreprises mais surtout dans les petites entreprises et, à partir de 1993, dans le secteur tertiaire.

## 1.1 L'investissement en volume a diminué dans les grandes entreprises et dans l'industrie...

Après une croissance soutenue entre 1985 et 1990 (+74 %), l'investissement des entreprises françaises s'est stabilisé au cours des années 90 : en 1996, le volume des investissements était quasiment identique à celui de 1990 (cf. graphique 1)<fnref n="5" />. Si jusqu'en 1993 il existe une concordance entre la croissance économique et l'investissement, elle disparaît après cette date : la phase de croissance de 1994-1995 ne s'est pas accompagnée d'une hausse de l'investissement (Herbet et Michaudon, 1999).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Graphiques 1 et 2 :
évolution de l'investissement des entreprises françaises (en milliards de francs 1985)</figcaption></figure>

Source : BRN

Une analyse par secteur<fnref n="6" />, industrie et tertiaire, montre la déconnexion qui s'est opérée entre les deux secteurs en 1990. On peut décomposer l'investissement des entreprises en trois phases depuis le milieu des années 1980 : une hausse de 1985 à 1990 dans les deux secteurs ; un ralentissement de la croissance dans le tertiaire et une stabilisation du taux d'investissement dans l'industrie entre 1990 et 1993 ; l'investissement des entreprises s'est ensuite stabilisé dans les deux secteurs (cf. graphique 2).

<footnote n="5">⁵ En comptabilité nationale, l'investissement en volume a augmenté d'environ 40 % entre 1985 et 1990.</footnote>

<footnote n="6">⁶ On a enlevé de l'analyse graphique le secteur « sidérurgie et transformation de l'acier » qui a connu de gros investissements en 1990.</footnote>
Encadré 1 : la source de données et la construction du panel

La source que l'on utilise est le fichier des Bénéfices réels normaux (BRN). Ce fichier est un échantillon du fichier des Bénéfices industriels et commerciaux (BIC) qui recense toutes les entreprises du secteur marchand. Le fichier des BRN fournit des informations sur les entreprises dont le chiffre d'affaires est supérieur à 3,5 millions de francs. Il contient environ 600 000 entreprises par an de 1985 à 1996. Un des intérêts de ce fichier est le nombre de petites entreprises : près de 90 % des entreprises ont moins de 20 salariés. Il couvre le secteur industriel, le secteur tertiaire et la construction.

La variable d'investissement dans le fichier des BRN est la somme des investissements en immobilisations corporelles et d'une partie des investissements en immobilisations incorporelles.

Les investissements en immobilisations corporelles représentent la différence entre les augmentations par acquisition et création et les diminutions par cession. Au bilan de l'entreprise, les immobilisations corporelles sont les terrains, les constructions, les installations (techniques, matériel et outillage), les « autres immobilisations corporelles » (matériel de transport, matériel informatique, etc.), les immobilisations en cours de fabrication et les avances versées.

A ces immobilisations corporelles, on rajoute une partie de l'augmentation par acquisition d'immobilisations incorporelles : les concessions, brevets et droits similaires, les fonds commerciaux, les autres immobilisations incorporelles et les avances et acomptes. Les frais d'établissement et les frais de recherche développement ne sont pas pris en compte. Pour mémoire, en comptabilité nationale, la notion d'investissement est représentée par la FBCF (formation brute de capital fixe). Les principales différences entre la FBCF et la variable étudiée ici concernent les investissements en terrains qui sont déduits et le crédit-bail qui est ajouté. L'investissement en immobilisations incorporelles est totalement exclu de l'ancienne base de comptabilité nationale.

Ces différences expliquent pourquoi il est possible de trouver des taux d'investissement (Investissements/valeur ajoutée) relativement éloignés selon que l'on utilise le fichier d'entreprises ou les comptes nationaux. En outre, la mesure de la valeur ajoutée est également différente. Le crédit-bail est comptabilisé dans les consommations intermédiaires dans les données d'entreprises alors qu'il ne l'est pas dans les comptes nationaux. Ce phénomène a tendance à diminuer la valeur ajoutée calculée à partir des données d'entreprises et par conséquent à rendre le taux d'investissement plus élevé que celui calculé à partir des comptes nationaux.

Toutes les entreprises ont été regroupées par taille et par secteur sur les 12 années étudiées. Les entreprises se divisent en 4 classes de taille : 0 à 19 salariés, de 20 à 49 salariés, de 50 à 499 salariés et plus de 500 salariés ; une entreprise dont l'effectif varie peut changer de classe de taille chaque année. Les secteurs sont au niveau 114 de la NAF. Après traitement de la base de données (élimination des points aberrants, etc...), le panel contient 4 classes de taille pour 74 secteurs (52 secteurs de l'industrie et 22 secteurs du tertiaire) sur 12 ans, soit 3552 observations.

Afin de voir plus précisément quels sont les secteurs qui ont contribué à la croissance de l'investissement, nous avons décomposé le taux de croissance global en contributions des secteurs, elles mêmes calculées à partir de deux termes : le premier représente la part de l'investissement d'un secteur s dans l'investissement total et le second l'évolution de l'investissement de chaque secteur entre les dates considérées. Le produit de ces 2 termes représente la contribution (cf. encadré 2) du secteur s à la croissance de l'investissement. Le tableau 1 regroupe les principales contributions des secteurs, au niveau 36 de la nomenclature des activités françaises (NAF), à la croissance de l'investissement.
<table><caption>Tableau 1 : principales contributions des secteurs à la croissance de l'investissement en volume (francs 1985, en NAF36)</caption><thead><tr><th>secteurs</th><th>part en 85 (en %)</th><th>évolution 85-90 (%)</th><th>contribution</th><th>part en 90 (en %)</th><th>évolution 90-96 (%)</th><th>contribution</th><th>part en 96 (en %)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Agricole et alimentaire (B0)</td><td>6,7</td><td>+61,1</td><td>4,1</td><td>6,2</td><td>+3,9</td><td>0,2</td><td>6,2</td></tr><tr><td>Automobile (D0)</td><td>4,7</td><td>+120</td><td>6</td><td>6,3</td><td>-11,7</td><td>-0,7</td><td>5,3</td></tr><tr><td>Chimie et Caoutchouc (F4)</td><td>4,8</td><td>+95</td><td>5,1</td><td>6,1</td><td>-15,8</td><td>-1</td><td>4,9</td></tr><tr><td>Métallurgie (F5)</td><td>7,7</td><td>+26</td><td>2,6</td><td>7,1</td><td>-52,9</td><td>-3,8</td><td>3,2</td></tr><tr><td>Construction (H0)</td><td>4,4</td><td>+63,5</td><td>2,8</td><td>4,1</td><td>-20,2</td><td>-0,8</td><td>3,2</td></tr><tr><td>Autres secteurs industriels</td><td>24,1</td><td>+31,2</td><td>11,7</td><td>18,9</td><td>+0,5</td><td>0,4</td><td>18,5</td></tr><tr><td><strong>Total Industrie</strong></td><td><strong>52,4</strong></td><td><strong>+61,7</strong></td><td><strong>32,3</strong></td><td><strong>48,7</strong></td><td><strong>-11,8</strong></td><td><strong>-5,7</strong></td><td><strong>41,3</strong></td></tr><tr><td>Commerce de gros (J2)</td><td>8,2</td><td>+47,2</td><td>3,9</td><td>6,9</td><td>+1,5</td><td>0,1</td><td>6,7</td></tr><tr><td>Commerce de détail (J3)</td><td>5,6</td><td>+89,4</td><td>6,6</td><td>8,1</td><td>+12,8</td><td>1</td><td>8,8</td></tr><tr><td>Transports (K0)</td><td>5,6</td><td>+56,8</td><td>4,4</td><td>7,0</td><td>+21</td><td>1,5</td><td>8,1</td></tr><tr><td>Activité immobilière (M0)</td><td>9,1</td><td>+173,2</td><td>15,8</td><td>14,3</td><td>+26,2</td><td>3,7</td><td>17,3</td></tr><tr><td>Conseil et assistance (N2)</td><td>5,6</td><td>+35,3</td><td>2</td><td>4,4</td><td>-14,1</td><td>-0,6</td><td>3,6</td></tr><tr><td>Hôtels et Restaurants (P1)</td><td>2,1</td><td>+132,1</td><td>2,8</td><td>2,8</td><td>-2,1</td><td>-0,1</td><td>2,7</td></tr><tr><td>Activités culturelles (P2)</td><td>3,2</td><td>+62,2</td><td>2</td><td>3,0</td><td>+103,5</td><td>3,1</td><td>5,9</td></tr><tr><td>Autres secteurs tertiaires</td><td>10,2</td><td>-17,6</td><td>4,2</td><td>4,8</td><td>+22,9</td><td>1,1</td><td>5,6</td></tr><tr><td><strong>Total tertiaire</strong></td><td><strong>47,6</strong></td><td><strong>+87,5</strong></td><td><strong>41,7</strong></td><td><strong>51,3</strong></td><td><strong>+19</strong></td><td><strong>9,8</strong></td><td><strong>58,7</strong></td></tr><tr><td><strong>Ensemble</strong></td><td><strong>100</strong></td><td><strong>+74</strong></td><td><strong>74</strong></td><td><strong>100</strong></td><td><strong>+4</strong></td><td><strong>4</strong></td><td><strong>100</strong></td></tr></tbody></table>

Source : BRN

Lecture : en 1985, 52,4 % de l'investissement total est effectué par les entreprises de l'industrie. En 1990, ce chiffre est de 48,7 %. En volume, entre ces 2 dates, l'investissement des entreprises de l'industrie a augmenté de 61,7 %, ce qui contribue 32,3 points des 74 % de croissance totale.

Si, en 1990, les entreprises du secteur industriel investissaient presque autant que celles du secteur tertiaire, elles n'investissent plus que les deux-tiers de l'investissement des entreprises du secteur tertiaire 6 ans plus tard. Entre 1985 et 1990, les secteurs qui ont le plus contribué à la croissance de l'investissement sont l'industrie automobile et l'industrie de la chimie pour les secteurs industriels et le commerce de détails et les activités immobilières pour les secteurs tertiaires. Entre 1990 et 1996, les secteurs industriels ont pratiquement tous eu une contribution négative ; pour le tertiaire, les activités immobilières ont continué à contribuer fortement à la croissance de l'investissement, ainsi que les activités culturelles.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Graphique 3 : part de l'investissement en volume par taille d'entreprises (francs 1985)</figcaption></figure>

Source : BRN
Le graphique 3 présente la part d'investissement effectué dans les entreprises en fonction de leur taille : la part des entreprises de plus de 500 salariés a connu une baisse sensible. Période de croissance ou période de récession, l'investissement en volume a cru moins vite dans les grandes entreprises et dans le secteur industriel. Cet effet est lié aux changements structurels qui accompagnent le développement d'une société de plus en plus dominée par le secteur tertiaire. On peut également souligner les restructurations des grands groupes qui ont externalisé une partie de leur production, créant des entreprises de dimensions inférieures (Le Corroller et Le Vigoureux, 1998). Une analyse du taux d'investissement permet de voir dans quelle mesure cette baisse de l'investissement des grandes entreprises va de pair avec une moins grande création de richesse.

## 1.2 ...Mais le taux d'investissement a également diminué dans les petites entreprises et dans le secteur tertiaire

Jusqu'au premier choc pétrolier, la croissance économique était à l'origine de l'effort d'investissement. L'anticipation d'une demande sans cesse en expansion conduisait les entreprises à investir. A partir des années 1972-1973, le taux d'investissement a commencé à chuter, passant de 22 % à environ 16 % en 1984 (Rapport sur les comptes de la Nation, INSEE, 1999). La chute ne s'est enrayée qu'en 1986, à la suite du contre-choc pétrolier, paradoxalement lorsque les taux d'intérêt réels ont fortement augmenté, mais surtout lorsque la croissance redevint plus vigoureuse. Le contre-choc pétrolier a eu pour vertu d'améliorer la situation des entreprises dans tous les secteurs. Cependant, dans un contexte de désinflation - et de hausse des taux d'intérêt réels -, les entreprises ont plutôt cherché à se désendetter qu'à investir, voire à privilégier les investissements financiers. A partir de 1986-1987, l'investissement des entreprises, ainsi que tous les indicateurs de performances économiques ont nettement redémarré. Ce retournement s'est produit dans le secteur industriel comme dans le secteur tertiaire.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Graphiques 4 et 5 : évolution du taux d'investissement (Investissements/valeur ajoutée) des entreprises françaises (en %)</figcaption></figure>

Source : BRN

Le taux d'investissement n'a pas suivi tout à fait la même évolution que le volume d'investissement. Les graphiques 4 et 5 décrivent l'évolution du taux d'investissement par secteur et en fonction de la taille de l'entreprise. Par secteur, le graphique 4 met en évidence les évolutions parallèles avant 1990, différentes ensuite : baisse pour l'industrie de 1990 à 1993 et hausse pour le tertiaire ; légère remontée ensuite pour l'industrie et baisse dans le tertiaire. En revanche, par taille d'entreprises le taux d'investissement des entreprises de moins de 20 salariés semble commencer à diminuer à partir de 1990 (cf. graphique 5). A partir de 1987, la fraction des entreprises de moins de 20 salariés qui
n'investissent pas dans l'année s'accroit : la part est passée d'environ 30 % à la fin des années 80 à près de 38 % en 1996 (cf. graphique 6). Pour les autres entreprises, cette part est faible et moins fluctuante.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Graphique 6 : part des entreprises de moins de 20 salariés qui n'investissent pas</figcaption></figure>

Source : BRN

<table><caption>Tableau 2 : contribution de l'évolution de la structure à l'évolution du taux d'investissement par secteur et par taille (en points)</caption><thead><tr><th></th><th>1985-1990</th><th>1990-1996</th><th>1993-1996</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="4"><strong>Décomposition par secteur</strong></td></tr><tr><td>Contribution par variation de la structure sectorielle (« inter »)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Secteur Industriel</td><td>-0,6</td><td>-0,6</td><td>-0,2</td></tr><tr><td>Secteur Tertiaire</td><td>+0,8</td><td>+0,9</td><td>+0,3</td></tr><tr><td>Total</td><td>0,2</td><td>0,3</td><td>0,1</td></tr><tr><td>Contribution des évolutions par secteur (« intra »)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Secteur Industriel</td><td>2,5</td><td>-0,7</td><td>0,2</td></tr><tr><td>Secteur Tertiaire</td><td>2,1</td><td>-0,3</td><td>-1,1</td></tr><tr><td>Total</td><td>4,6</td><td>-1,0</td><td>-0,9</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Décomposition par taille</strong></td></tr><tr><td>Contribution par variation de la structure par taille (« inter »)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Moins de 20 salariés</td><td>0,0</td><td>0,4</td><td>0,0</td></tr><tr><td>De 20 à 49 salariés</td><td>0,2</td><td>0,0</td><td>0,0</td></tr><tr><td>De 50 à 499 salariés</td><td>0,3</td><td>0,1</td><td>0,0</td></tr><tr><td>500 salariés et plus</td><td>-0,6</td><td>-0,5</td><td>0,0</td></tr><tr><td>Total</td><td>-0,1</td><td>0,0</td><td>0,0</td></tr><tr><td>Contribution des évolutions par taille (« intra »)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Moins de 20 salariés</td><td>1,5</td><td>-0,5</td><td>-0,3</td></tr><tr><td>De 20 à 49 salariés</td><td>0,4</td><td>0,0</td><td>0,1</td></tr><tr><td>De 50 à 499 salariés</td><td>1,3</td><td>0,1</td><td>-0,4</td></tr><tr><td>500 salariés et plus</td><td>1,7</td><td>-0,4</td><td>-0,2</td></tr><tr><td>Total</td><td>4,9</td><td>-0,8</td><td>-0,8</td></tr><tr><td><strong>Evolution du taux d'investissement (en points)</strong></td><td><strong>4,8</strong></td><td><strong>-0,8</strong></td><td><strong>-0,8</strong></td></tr></tbody></table>

Source : BRN
Lecture : le taux d'investissement a augmenté de 4,8 points entre 1985 et 1990. Si le poids de la valeur ajoutée dans chaque secteur n'avait pas bougé, l'investissement aurait augmenté de 4,6 points ; les 0,2 points restant sont dus à l'évolution de la structure sectorielle (voir encadré 2).

Le tableau 2 décrit l'effet de la modification de structure de l'économie par secteur et par taille dans l'évolution du taux d'investissement agrégé. Le taux d'investissement a augmenté de 4,8 points entre 1985 et 1990 ; cette augmentation résulte de modifications intra-classes et inter-classes. Si on s'intéresse aux secteurs d'activité, les modifications intra-sectorielles représentent 4,6 points des 4,8 points de croissance du taux d'investissement. Autrement dit, la croissance du taux d'investissement résulte essentiellement des évolutions sectorielles, le secteur industriel contribuant légèrement plus. Les modifications de la part relative des secteurs jouent peu (0,2). Sur la même période, les contributions par taille donnent des résultats analogues : la hausse du taux d'investissement est due à des évolutions au sein de chaque classe (4,9 points en totalité). Les variations des petites entreprises contribuent à l'évolution agrégée de façon substantielle.

Sur la période 1990-1996, la baisse du taux d'investissement (-0,8 point) résulte pour deux-tiers d'une baisse dans l'industrie et pour un-tiers dans le tertiaire (on verra plus loin que la baisse dans le tertiaire commence en 1993). Les petites entreprises contribuent en majorité (-0,5 points) à la baisse du taux d'investissement.

Enfin dans la troisième colonne du tableau 2, on a regroupé les contributions à la variation du taux d'investissement entre 1993 et 1996. Par taille, il n'y a aucun changement notable. En revanche, sur cette sous période, la baisse du taux d'investissement est essentiellement due à la baisse du taux d'investissement dans le tertiaire (-1,1 points contre +0,2 dans l'industrie).

Finalement, la baisse du taux d'investissement dans les petites entreprises date du moment où le rythme de croissance des crédits bancaires a diminué, en 1990 (Artus, 1999). A partir du milieu de l'année 1992, le nombre de crédits bancaires distribués a baissé. On observe au même moment une baisse du taux d'investissement, principalement dans les petites entreprises : les graphiques 4 et 5 montrent son impact sur le taux d'investissement global.
Encadré 2 : décomposition de l'évolution du taux d'investissement par taille

Notations

$\overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}$ et $\overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}^s$ sont les moyennes pondérées du taux d'investissement calculées respectivement sur l'ensemble de l'économie et sur les entreprises de taille S.

$\Pi^S$ est le poids en valeur ajoutée des entreprises de la classe de taille S.

Le taux d'investissement de l'ensemble de l'économie est une moyenne pondérée des taux d'investissement de chaque classe de taille.

$$ \overline{\left(\frac{I}{VA}\right)} = \sum_{s} \Pi^{s} \overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}^{s} $$

L'évolution du taux d'investissement entre les dates t='1' et t='2' peut donc être décomposée en fonction des évolutions par taille.

$$ (1) \quad \Delta\overline{\left(\frac{I}{VA}\right)} = \overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}_2 - \overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}_1 = \sum_s \Pi_2^s \overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}_2^s - \sum_s \Pi_1^s \overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}_1^s $$

Or on a

$$ (2) \quad a_2 X_2 - a_1 X_1 = \left(\frac{a_1 + a_2}{2}\right) (X_2 - X_1) + \left(\frac{X_1 + X_2}{2}\right) (a_2 - a_1), $$

ce qui donne en reportant dans (1), avec $X = \overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}^s$ et $a = \Pi^S$:

$$ (3) \quad \Delta\overline{\left(\frac{I}{VA}\right)} = \frac{1}{2}\sum_s (\Pi_2^s + \Pi_1^s)\left(\overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}_2^s - \overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}_1^s\right) + \frac{1}{2}\sum_s \left(\overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}_2^s + \overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}_1^s\right)(\Pi_2^s - \Pi_1^s) $$

soit :

$$ \Delta\overline{\left(\frac{I}{VA}\right)} = \frac{1}{2}\sum_{s}(\Pi_{2}^{s} + \Pi_{1}^{s}) \cdot \Delta\overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}^{s} + \frac{1}{2}\sum_{s}\left(\overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}_{2}^{s} + \overline{\left(\frac{I}{VA}\right)}_{1}^{s}\right) \cdot \Delta\Pi^{s} $$

L'évolution d'ensemble du taux d'investissement se décompose ainsi en deux termes :

- une première contribution due aux évolutions des taux par taille

- une deuxième contribution qui reflète l'évolution de la structure, lorsque l'évolution du poids économique des secteurs est corrélée à leur investissement.
## II - Le financement a été une contrainte pour les petites entreprises dans les années 90

En période de croissance, les entreprises sont « conduites » à réaliser des investissements massifs qui, à leur tour, servent à stimuler la croissance. A contrario, en période de récession, les perspectives de croissances s'amoindrissent, diminuant l'investissement des entreprises. Ce phénomène bien connu s'appelle « l'effet accélérateur ». Cependant, les décisions d'investir ne sont pas seulement influencées par les débouchés anticipés, mais aussi par les possibilités de financement et de profit. Dans cette seconde partie, on montre qu'en période de récession, ces variables de financement et de profit jouent un rôle plus important, qui diffère d'une entreprise à l'autre, notamment avec la taille et le secteur. Si une entreprise subit des contraintes financières, son investissement dépend des profits, du taux d'intérêt réel et de l'endettement.

### 2.1 Le modèle

On part de l'idée qu'il existe un risque de faillite qui impose une limite au niveau d'endettement des entreprises (Artus et Sterdyniak, 1980). Le modèle est fondé sur l'idée que cette limite est variable et qu'elle dépend (a) de l'offre de crédit et (b) de l'incertitude qui pèse sur les profits de l'entreprise.

$$ (1) \qquad N = f(P, R) $$

où N est l'endettement, P les profits et R le taux d'intérêt. Dans ce modèle, l'endettement est une fonction croissante des profits et décroissante du taux d'intérêt.

Par ailleurs, l'investissement en valeur s'exprime comme la somme de l'autofinancement et du recours à l'endettement supplémentaire. On suppose que l'autofinancement est égal au profit.

$$ (2) \qquad I = A + \Delta N \text{, avec } A = P $$

où I est l'investissement et A l'autofinancement.

A partir de (1) et de (2), on obtient une fonction d'investissement :

$$ (3) \qquad I = f(P, R, N_{-1}) $$

où l'investissement est une fonction croissante de P, décroissante de R et de $N_{-1}$.

Il existe deux types d'entreprises :

- Celles qui ne sont pas contraintes, où l'investissement désiré est inférieur ou égal à ce qu'elles peuvent investir. Dans ce cas, on suppose que l'effort d'investissement dépend des variables traditionnelles de débouchés et de coûts relatifs des facteurs. La relation (3) n'est pas vérifiée.

- Celles qui sont contraintes, où l'investissement désiré est supérieur à ce qu'elles peuvent investir. Dans ce cas, l'effort d'investissement dépend en plus des variables de profit et
financières et vérifie la relation (3). Par la suite, on teste cette relation normalisée par la valeur ajoutée<fnref n="7" /> :

$$ (4) \quad \left(\frac{p_t I_t}{VA_t}\right) = \theta + \alpha\left(\frac{EBE_t}{VA_t}\right) + \beta\left(\frac{FF_t}{END_t} - \dot{p}\right) + \lambda\left(\frac{END}{RESS}\right)_{t-1} $$

$$ \text{avec } \alpha \ge 0, \beta \le 0, \lambda \le 0 $$

où :

- Le taux de marge de l'entreprise (EBE/VA) correspond à la part des profits dans la valeur ajoutée. Un taux de marge élevé permet à une entreprise d'investir plus massivement dans de nouveaux capitaux ;

- le taux d'intérêt réel apparent (FF/ENDT - Δp/p) correspond au poids des frais financiers dans la dette financière corrigé de la variation de prix de l'investissement ;

- on utilise comme taux d'endettement, le ratio comptable traditionnellement utilisé : ENDT/RESS, avec EBE : excédent brut d'exploitation ; VA : valeur ajoutée ; FF : frais financiers ; RESS : ressources propres (fonds propres+résulat net comptable+amort. et prov.) ; ENDT : endettement (dettes stables+découverts bancaires+effets portés à l'escompte).

<table><caption>Tableau 3 : statistiques descriptives</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Moyenne</td><td>Ec.type</td><td>Minimum</td><td>Maximum</td></tr></thead><tbody><tr><td>Taux d'investissement</td><td>0.18</td><td>0.15</td><td>0.03</td><td>1.03</td></tr><tr><td>Taux de marge</td><td>0.26</td><td>0.12</td><td>0.03</td><td>0.87</td></tr><tr><td>Taux d'intérêt réel</td><td>0.12</td><td>0.03</td><td>0.03</td><td>0.37</td></tr><tr><td>Taux d'endettement</td><td>0.43</td><td>0.25</td><td>0.11</td><td>3.59</td></tr></tbody></table>

<footnote n="7">⁷ La spécification du modèle ne fait pas intervenir le stock de capital. La variable expliquée n'est pas le taux d'accumulation (I/K) mais le taux d'investissement (I/VA). La raison est simple : il y a moins d'erreurs de mesure sur la valeur ajoutée que sur le volume de capital. De ce fait, c'est le taux de marge (EBE/VA) qui apparaît au second membre et non la rentabilité économique (EBE/K). Ensuite, nous introduisons le taux d'intérêt apparent et le taux d'endettement de la période précédente.</footnote>
## Encadré 3 : modèles théoriques d’investissement et fondements micro-économiques des contraintes de financements

D’après le théorème de Modigliani-Miller (1958), lorsque les marchés financiers sont parfaits, la valeur d’une firme et la rentabilité d’un investissement sont indépendantes du mode de financement, qu’il soit par dettes (externes) ou par fonds propres (internes). Mais l’existence d’imperfections sur les marchés financiers, et notamment les problèmes d’asymétries d’informations, peut engendrer des frictions qui rendent les décisions d’investissement dépendantes du financement. On distingue traditionnellement deux cas polaires d’information asymétrique dans le modèle principal-agent, où le principal ne détient pas la même information que l’agent : les problèmes d’anti-sélection apparaissent dès lors que les emprunteurs (agent) disposent de plus d’information que le prêteur (principal). Ce dernier ne connaissant pas les caractéristiques des emprunteurs, c’est-à-dire le risque associé au prêt, exige une prime couvrant ce risque. Par ce biais, le financement externe devient plus coûteux. Les problèmes d’aléa moral apparaissent lorsque les actions des emprunteurs sont inobservables par le prêteur et modifient l’investissement. Les prêteurs peuvent se protéger, par exemple en procédant à un audit, ce qui augmente les coûts, par conséquent le coût de financement. Quel que soit le cas, anti-sélection ou aléa moral, le niveau de richesse de l’entreprise est important. Dans le cas de l’anti-sélection (Myers et Majluf, 1984), la richesse de l’entreprise sert de garantie puisque le prêteur peut récupérer la valeur de l’entreprise en cas de faillite. Dans le cas de l’aléa moral (Jensen et Meeckling, 1976), plus la valeur de l’entreprise est importante, plus les efforts de l’emprunteur seront grands pour rentabiliser le projet, puisqu’il perd beaucoup en cas de faillite.

L’analyse du canal large du crédit part du postulat que le financement externe est un substitut imparfait au financement interne et que la différence de coût entre ces financements est inversement proportionnelle au niveau de richesse de l’entreprise. Tout choc sur la richesse de l’entreprise peut donc modifier son comportement d’investissement et même aboutir à une situation de rationnement (Stiglitz et Weiss, 1981). Rosenwald (1999) décrit un modèle reposant sur l’existence d’un plafond d’endettement et un modèle reposant sur les coûts d’audit. Dans ce cas, à taux d’intérêt donné, toutes les entreprises ne peuvent trouver des financements.

L’impact d’une politique monétaire restrictive apparaît amplifié dans le cadre de l’analyse du canal large du crédit. Le canal traditionnel (effet sur les taux) n’est pas le seul effet par lequel la politique monétaire peut transiter. La hausse des taux engendre une baisse du prix des actifs des entreprises, diminuant ainsi leur richesse. La richesse de l’entreprise étant une « garantie » pour le prêteur, la capacité d’emprunt de l’entreprise est affectée : la hausse du taux d’intérêt est amplifiée par ce phénomène.
## 2.2 L'estimation du modèle

On utilise l'économétrie des pseudo-panel (cf. encadré 4), où un individu représente une classe de taille (4 classes différentes) et un secteur (74 secteurs) à une date donnée (entre 1985 et 1996) pour estimer l'équation d'investissement (4).

### 2.2.1 Une analyse globale

On part de l'équation (4') pour tester la relation entre le taux d'investissement, le taux de marge, le taux d'intérêt réel apparent et le taux d'endettement de la période précédente.

$$ (4') \left(\frac{I}{VA}\right)_{it} = \theta + \alpha \left(\frac{EBE}{VA}\right)_{it} + \beta \left(\frac{FF}{END} - \dot{p}\right)_{it} + \lambda \left(\frac{END}{RESS}\right)_{it-1} + \mu_i + \phi_t + \varepsilon_{it} $$

i=1 à 296 (4 tailles fois 74 secteurs), t=1985 à 1996,

$\mu_i$ est un effet individuel, $\phi_t$ est un effet temporel, $\varepsilon_{it}$ est un bruit blanc.

Les estimateurs mis en oeuvre sont ceux traditionnellement utilisés en économétrie des données de panel (Dormont, 1989). Ces estimateurs mettent l'accent sur la dimension individuelle (estimateur Between sur les moyennes) et sur la dimension temporelle (estimateur Within sur les données en écart à la moyenne). Un point central dans le traitement économétrique de ces données est l'existence possible d'une corrélation entre les effets individuels $\mu_i$ et les variables explicatives. Les estimateurs Within sont robustes à ce type de corrélation ; ce sont eux qui sont utilisés tout au long de cette partie. On a effectué le test permettant de valider l'estimateur Within (Cf. encadré 4).

Le résultat de la régression sur l'ensemble des secteurs montre que les coefficients de toutes les variables ont le signe attendu (cf. tableau 4) : positif pour le taux de marge et négatif pour les autres variables. L'effet du taux de marge, significatif au seuil de 10 %, est estimé à 0,15, ce qui se traduit par une augmentation de 0,6 point du taux d'investissement si le taux de marge augmente de 4 points (le taux d'investissement est en moyenne de 18 % et le taux de marge de 26 %). Le taux d'intérêt et le taux d'endettement sont tous les deux significatifs au seuil de 5 %. L'effet du taux d'intérêt réel apparent (-0,29) est le plus important en valeur absolue, mais la variation de ce taux d'intérêt reste dans une fourchette très serrée, ce qui limite son impact, contrairement à l'effet du taux d'endettement (-0,04) dont la chute a été assez spectaculaire sur la période. Le taux d'intérêt joue de manière similaire dans l'industrie et le tertiaire. En revanche, le taux de marge et le taux d'endettement ont des effets différents : l'effet du taux de marge est beaucoup plus important dans le secteur tertiaire (0,23) et n'est plus significatif dans le secteur industriel. On peut émettre l'hypothèse que les entreprises du secteur tertiaire sont plus jeunes et plus petites en moyenne et nécessitent plus de crédibilité pour emprunter. Les entreprises de l'industrie étant plus grandes, la décision d'investissement ne dépend pas forcément de la marge mais plutôt d'une nécessité absolue d'investir, voire d'un seuil d'obsolescence des équipements.
<table><caption>Tableau 4 : estimateurs<fnref n="8" /> « Within » de l'équation 1</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Ensemble</th><th>Industrie</th><th>Tertiaire</th></tr></thead><tbody><tr><td>Taux de marge</td><td>0,15**<br>(0,08)</td><td>0,11<br>(0,1)</td><td>0,23**<br>(0,14)</td></tr><tr><td>Taux d'int. réel</td><td>-0,29*<br>(0,06)</td><td>-0,28*<br>(0,07)</td><td>-0,31*<br>(0,14)</td></tr><tr><td>Taux d'end(-1)</td><td>-0,04*<br>(0,02)</td><td>-0,06*<br>(0,02)</td><td>-0,02<br>(0,03)</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,031</td><td>0,05</td><td>0,053</td></tr><tr><td>nombre d'observations</td><td>3256</td><td>2288</td><td>968</td></tr></tbody></table>

Les chiffres entre parenthèses correspondent à l'écart-type.

* : significatif à 5 %.

** : significatif à 10 %.

<table><caption>Tableau 5 : estimateurs « Within » de l'équation 1 (avec les entreprises de 20 salariés et plus)</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Ensemble</th><th>Industrie</th><th>Tertiaire</th></tr></thead><tbody><tr><td>Taux de marge</td><td>0,09<br>(0,08)</td><td>-0,02<br>(0,08)</td><td>0,28**<br>(0,16)</td></tr><tr><td>Taux d'int. réel</td><td>-0,19*<br>(0,05)</td><td>-0,17*<br>(0,06)</td><td>-0,25*<br>(0,13)</td></tr><tr><td>Taux d'end(-1)</td><td>-0,02<br>(0,02)</td><td>-0,03<br>(0,02)</td><td>-0,02<br>(0,05)</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,025</td><td>0,031</td><td>0,048</td></tr><tr><td>nombre d'observations</td><td>2442</td><td>1716</td><td>726</td></tr></tbody></table>

<footnote n="8">⁸ Des indicatrices temporelles sont introduites, mais ne sont pas reportées pour ne pas alourdir les tableaux.</footnote>
# Encadré 4 : méthodologie

## I - Econométrie des données de panel

On dispose d'un panel de N individus observés à T dates consécutives. On part du modèle linéaire :

$$E1 : y_{it} = x_{it}b + \mu_{it}, \text{ avec } \mu_{it} = \alpha_i + \varepsilon_{it} ; i = 1, \dots, N ; t = 1, \dots, T$$

où $y_{it}$ désigne la valeur prise par la variable expliquée de l'individu i à la date t, $x_{it}$ les variables explicatives et $\mu_{it}$ la perturbation. Cette dernière comporte deux parties : un effet individuel $\alpha_i$ qui peut être fixé ou aléatoire, et un bruit blanc $\varepsilon_{it}$ non corrélé à l'effet individuel et de variance $\sigma_{\varepsilon}^2$. Les variables explicatives contiennent éventuellement un jeu complet d'indicatrices temporelles. Traditionnellement, ce type d'équation peut s'estimer par les Moindres Carrés Ordinaires ou les Moindres Carrés Quasi-Généralisés, si l'effet individuel, ainsi que la composante temporelle de la perturbation, ne sont pas corrélés avec les variables explicatives (voir par exemple Dormont (1989) pour un exposé des techniques d'économétrie des panels). Dans le cas où l'effet individuel est corrélé aux variables explicatives il est nécessaire d'éliminer cet effet individuel, soit en effectuant des estimations en différence (c'est-à-dire en considérant les variables différenciées $y_{it} - y_{it-1}$ et $x_{it} - x_{it-1}$) ou encore en estimant le modèle projeté sur la dimension intra-individuelle :

$$y_{it} - \bar{y}_{i} = (x_{it} - \bar{x}_{i})\beta + \varepsilon_{it} - \bar{\varepsilon}_{i}$$

où l'on note $\bar{y}_i = \sum_{t=1}^{T} \frac{y_{it}}{T}$ la moyenne temporelle de la variable y pour l'individu i.

Les tests (cf. Dormont, 1989 pour plus de détails)

En premier lieu, on teste l'existence d'un effet individuel. Pour ce faire on compare les variances estimées des régressions « within » et « between ».

Sous l'hypothèse nulle, on a :

$$\frac{\hat{\sigma}_{uB}^2}{\hat{\sigma}_{uW}^2} \approx F(N-k, NT-N-k)$$

L'échantillon étant de grande taille (supérieur à 150), on compare le rapport des variances à $F(\infty, \infty) = 1$. Ainsi, si la variance « between » est supérieure à la variance « within », on rejette l'absence d'effet spécifique. En pratique c'est souvent le cas.

En second lieu, s'il existe un effet spécifique individuel, on teste l'hypothèse de sa corrélation avec les variables explicatives. Cela revient à tester si l'estimateur « within » et l'estimateur « between » sont différents.

## II - Econométrie des données de pseudo-panel

Les données sur lesquelles nous allons estimer le modèle sont agrégées par classes. Chaque individu i appartient à une classe c et une seule. Mais on ne peut identifier l'individu i à chaque date : il se peut que les individus restent dans la classe ou en sortent. Par exemple, dans le cas présent, la classe des entreprises de moins de 20 salariés est constituée de nombreuses entreprises qui se créent et disparaissent, ce qui les rend impossible à suivre en panel traditionnel. En agrégeant toutes les observations d'une classe, on obtient le modèle suivant (Verbeek, 1996) :
$$ \text{E2: } \bar{y}_{ct} = \bar{x}_{ct}b + \bar{\alpha}_{ct} + \bar{\varepsilon}_{ct}, c = 1, \dots, C; t = 1, \dots, T $$

où $\bar{y}_{ct}$ est la moyenne pondérée des observations de la classe c à la date t, les autres variables étant définies de la même façon.

Le principal problème dans l'estimation de $b$ de l'équation (2) est que la moyenne pondérée des effets individuels ($\bar{\alpha}_{ct}$) dépend maintenant de $t$, est inobservée et est probablement corrélée avec les variables explicatives (si dans l'équation (1) l'effet individuel ($\bar{\alpha}_i$) est corrélée avec $x_{it}$).

Un estimateur naturel de ce modèle est comme pour (1), l'estimateur « within » des MCO :

$$ \text{E3: } \hat{b}_w = \left( \sum_c \sum_t (\bar{x}_{ct} - \bar{x}_c)(\bar{x}_{ct} - \bar{x}_c)' \right)^{-1} \left( \sum_c \sum_t (\bar{x}_{ct} - \bar{x}_c)(\bar{y}_{ct} - \bar{y}_c) \right) $$

avec $\bar{x}_c = \frac{1}{T} \sum_t \bar{x}_{ct}$ la moyenne temporelle de la moyenne pondérée des observations

de la classe. Si on note la taille moyenne des classes $n_c = \frac{N}{C}$, l'estimateur requiert :

$$ (4) \quad p \lim_{n_c \to \infty} \frac{1}{CT} \sum_c \sum_t (\bar{x}_{ct} - \bar{x}_c) \bar{\alpha}_{ct} = 0 $$

$$ (5) \quad p \lim_{n_c \to \infty} \frac{1}{CT} \sum_c \sum_t (\bar{x}_{ct} - \bar{x}_c) \bar{\varepsilon}_{ct} = 0 $$

Pour qu'il y ait convergence de l'estimateur, il est suffisant que

- $\alpha_{ct} = \alpha_c$ i.e $E(\alpha_i / i \in c, t)$ indépendant de $t$

- $\varepsilon_{ct} = \varepsilon_c$ i.e $E(\varepsilon_i / i \in c, t)$ indépendant de $t$

Il suffit que la structure des classes soit constante dans le temps et que l'erreur associée à chaque individu ne dépende pas de chocs temporels particuliers mais seulement d'un « effet de classe ». Dans le cas contraire, cela rendrait caduque les estimations « within » puisqu'il existerait toujours un effet individuel dépendant du temps.

En fait, les pseudos-panel ont un certain nombres d'avantages que l'on peut résumer ainsi :

1) Choisir des sous-populations à analyser (taille d'entreprises) ;

2) Analyser ces sous-populations, dont les individus sont difficilement observables pris un à un ;

3) Lisser les erreurs de mesure ;

4) Réduire les biais d'endogénéité en décomposant l'effet spécifique (Gardes, 1999).
### 2.2.2 L'effet de la taille de l'entreprise

On cherche maintenant à étudier le rôle des variables explicatives par taille d'entreprises. On estime l'équation suivante :

$$ (5) \left(\frac{I}{VA}\right)_{jit} = \theta + \alpha_j \left(\frac{EBE}{VA}\right)_{jit} + \beta_j \left(\frac{FF}{END} - \hat{p}\right)_{jit} + \lambda_j \left(\frac{END}{RESS}\right)_{jit-1} + \mu_i + \phi_t + \varepsilon_{it} $$

où les variables sont les mêmes que dans l'équation (4'), i représente le secteur et j représente la classe de taille<fnref n="9" />.

La première colonne du tableau 6 présente les résultats par taille pour l'ensemble des secteurs. Le rôle des profits, des taux d'intérêt et de l'endettement est particulièrement important pour les plus petites entreprises (moins de 50 salariés). L'impact du taux de marge et de l'endettement semble plus grand pour les entreprises de 20 à 49 salariés que pour les moins de 20 salariés, quoique non statistiquement différent. L'effet du taux de marge est respectivement de 0,3 et de 0,4 et l'effet du taux d'endettement de -0,07 et de -0,08. Pour les grandes entreprises (50 salariés et plus), seul le taux d'intérêt est significatif. C'est donc la seule variable significative pour toutes les entreprises. On observe que le taux d'intérêt joue un rôle décroissant avec la taille : le coefficient est plus de deux fois plus grand, en valeur absolue, pour les moins de 20 salariés que pour les 500 salariés et plus : -0,48 contre -0,20. On trouve des résultats semblables si on se restreint à l'industrie : les coefficients du taux de marge décroissent ici avec la taille, résultat plus conforme à la théorie. Dans le secteur tertiaire, les résultats sont peu encourageants : aucune variable n'est significative au seuil de 5 %, et celles qui le sont au seuil de 10 % ont des coefficients peu intuitifs. Ces coefficients non significatifs amènent deux questions : le secteur tertiaire a t-il des comportements réellement modélisables ? existe-t-il une profonde différence entre les phases de croissance et de récession dans le secteur ? On va tenter de vérifier ce dernier point.

<footnote n="9">⁹ Taille 0 : moins de 20 salariés ; Taille 1 : 20 à 49 salariés ; Taille 2 : 50 à 499 salariés ; Taille 3 : plus de 500 salariés.</footnote>
<table><caption>Tableau 6 : estimateurs « Within » de l'équation 2</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Ensemble</th><th>Industrie</th><th>Tertiaire</th></tr></thead><tbody><tr><td>T.de marge(- 20 sal)</td><td>0,30*<br>(0,15)</td><td>0,33*<br>(0,15)</td><td>0,04<br>(0,27)</td></tr><tr><td>T.de marge(20,49sal)</td><td>0,40**<br>(0,21)</td><td>0,31<br>(0,22)</td><td>0,50<br>(0,38)</td></tr><tr><td>T.de marge(50,499sa)</td><td>-0,09<br>(0,08)</td><td>-0,10<br>(0,10)</td><td>-0,08<br>(0,12)</td></tr><tr><td>T.de marge(+500sal)</td><td>0,03<br>(0,08)</td><td>-0,10<br>(0,07)</td><td>0,26<br>(0,17)</td></tr><tr><td>T. d'int.r(- 20 sal)</td><td>-0,48*<br>(0,18)</td><td>-0,55*<br>(0,19)</td><td>0,28<br>(0,64)</td></tr><tr><td>T. d'int.r(20,49sal)</td><td>-0,35*<br>(0,13)</td><td>-0,39*<br>(0,17)</td><td>-0,09<br>(0,21)</td></tr><tr><td>T. d'int.r(50,499sal)</td><td>-0,24*<br>(0,10)</td><td>-0,18<br>(0,12)</td><td>-0,29**<br>(0,15)</td></tr><tr><td>T. d'int.r(+500sal)</td><td>-0,20*<br>(0,08)</td><td>-0,11**<br>(0,06)</td><td>-0,49*<br>(0,25)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(- 20 sal)</td><td>-0,07*<br>(0,03)</td><td>-0,11*<br>(0,05)</td><td>-0,04<br>(0,04)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(20,49sal)</td><td>-0,08*<br>(0,03)</td><td>-0,10*<br>(0,04)</td><td>-0,07**<br>(0,04)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(50,499sal)</td><td>-0,03<br>(0,03)</td><td>-0,03<br>(0,03)</td><td>-0,04<br>(0,04)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(+500sal)</td><td>-0,00<br>(0,03)</td><td>-0,01<br>(0,02)</td><td>0,04<br>(0,08)</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,043</td><td>0,052</td><td>0,075</td></tr><tr><td>nombre d'observations</td><td>3256</td><td>2288</td><td>968</td></tr></tbody></table>

Les chiffres entre parenthèses correspondent à l'écart-type.

* : significatif à 5 %.

** : significatif à 10 %.

### 2.2.3 L'effet du cycle

On cherche maintenant à distinguer les périodes, c'est-à-dire la phase haute (1985-1990) et la phase basse du cycle (1991-1996). On estime l'équation suivante :

$$ (6) \left(\frac{I}{VA}\right)_{kit} = \theta + \alpha_k \left(\frac{EBE}{VA}\right)_{kit} + \beta_k \left(\frac{FF}{END} - \dot{p}\right)_{kit} + \lambda_k \left(\frac{END}{RESS}\right)_{kit-1} + \mu_i + \phi_t + \varepsilon_{it} $$

où les variables sont les mêmes que dans l'équation 1. En revanche, un coefficient particulier est calculé pour chaque période (haut de cycle, bas de cycle).

Nos résultats montrent que les variables de financement jouent plus fortement en phase basse du cycle. En effet, l'estimation de l'équation (6) donne une différence significative dans le niveau des coefficients par période (cf tableau 7). En valeur absolue, les coefficients du taux de marge et du taux d'endettement sont supérieurs pendant la phase basse du cycle. En revanche, le coefficient du taux d'intérêt est plus fort en première période. La distinction industrie-tertiaire nous permet toutefois de voir que l'effet du taux d'intérêt dépend du secteur. En effet, si dans l'industrie on retrouve les résultats d'ensemble, ce n'est pas le cas dans le tertiaire : l'effet du taux d'intérêt est plus faible en première période dans le tertiaire et significatif seulement à 10 %. La comparaison des coefficients entre le secteur industriel et le secteur tertiaire, au moins pendant la phase où ils deviennent significatifs, montre qu'ils sont plus élevés dans le secteur tertiaire et que le taux d'endettement ne joue un rôle que dans le secteur industriel, comme dans l'équation (2).
On a vu qu'il existait des différences en fonction de la taille de l'entreprise et du cycle ; il nous reste à combiner les deux afin de vérifier si les contraintes financières sont spécifiques à certains facteurs.

<table><caption>Tableau 7 : estimateurs « Within » de l'équation 3</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Ensemble</th><th>Industrie</th><th>Tertiaire</th></tr></thead><tbody><tr><td>T. de marge(85-90)</td><td>0,07<br>(0,09)</td><td>0,04<br>(0,11)</td><td>0,16<br>(0,18)</td></tr><tr><td>T. de marge(91-96)</td><td>0,19*<br>(0,08)</td><td>0,16<br>(0,10)</td><td>0,23**<br>(0,14)</td></tr><tr><td>T. d'int. r(85-90)</td><td>-0,38*<br>(0,11)</td><td>-0,47*<br>(0,15)</td><td>-0,28**<br>(0,17)</td></tr><tr><td>T. d'int. r(91-96)</td><td>-0,27*<br>(0,06)</td><td>-0,26*<br>(0,07)</td><td>-0,38*<br>(0,15)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(85-90)</td><td>-0,04<br>(0,02)</td><td>-0,03<br>(0,03)</td><td>-0,03<br>(0,04)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(91-96)</td><td>-0,05*<br>(0,02)</td><td>-0,13*<br>(0,03)</td><td>-0,02<br>(0,03)</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,037</td><td>0,044</td><td>0,057</td></tr><tr><td>nombre d'observations</td><td>3256</td><td>2288</td><td>968</td></tr></tbody></table>

Les chiffres entre parenthèses correspondent à l'écart-type.

* : significatif à 5 %.

** : significatif à 10 %.

### 2.2.4 L'effet du cycle et de la taille

Dans cette dernière étape, on s'intéresse à l'analyse globale par taille et par secteur. On estime l'équation suivante, en contraignant les coefficients à être égaux en première période toute taille confondue :

$$ (7) \left(\frac{I}{VA}\right)_{jkit} = \theta + \alpha_{jk} \left(\frac{EBE}{VA}\right)_{jkit} + \beta_{jk} \left(\frac{FF}{END} - \hat{p}\right)_{jkit} + \lambda_{jk} \left(\frac{END}{RESS}\right)_{jkit-1} + \mu_i + \phi_t + \varepsilon_{it} $$

$$ \text{avec } \alpha_{01} = \alpha_{11} = \alpha_{21} = \alpha_{31} = \alpha_1, $$

$$ \beta_{01} = \beta_{11} = \beta_{21} = \beta_{31} = \beta_1, $$

$$ \lambda_{01} = \lambda_{11} = \lambda_{21} = \lambda_{31} = \lambda_1. $$

où les variables sont les mêmes que dans l'équation (4'). En revanche, un coefficient différent est calculé pour chaque taille de la période 1990-1996. Pour la période 1985-1990 on estime un seul coefficient toutes tailles confondues, du fait de la non significativité des coefficients.

Dans la première colonne du tableau 8, on retrouve les résultats des équations (4'), (5) et (6) : plus les entreprises sont petites, plus l'impact des variables devient important ; pendant la phase de croissance, les variables jouent un rôle moins grands sur le taux d'investissement. Une baisse de 3 points du taux de marge se traduirait en phase de récession par une baisse d'environ 1 point du taux d'investissement pour les entreprises de moins de 20 salariés, de 0,6 point pour les entreprises dont l'effectif est compris entre 20 et 49 salariés et de 0,5 point pour les entreprises dont l'effectif est compris entre 50 et 499
salariés. Pour les plus grandes entreprises (plus de 500 salariés), le coefficient n'est pas significatif. L'effet du taux d'intérêt réel apparent est encore plus grand : une hausse de ce dernier de 2 points se traduirait par une baisse du taux d'investissement de 1 point pour les plus petites entreprises et de seulement un quart de point pour les plus grandes. L'effet du taux d'endettement est significatif pour les entreprises de moins de 20 salariés : il faudrait une baisse de 15 points du taux d'endettement pour que le taux d'investissement augmente de 1 point. La distinction entre les deux secteurs confirme les précédents résultats : les effets du taux de marge et du taux d'intérêt sont deux fois plus importants dans le secteur tertiaire lorsque le coefficient est significatif. L'effet de l'endettement dans l'industrie est toujours significatif, sauf pour les plus grandes entreprises ; en revanche, il est nul dans le tertiaire quelle que soit la taille de l'entreprise.

Il semblerait que les entreprises du secteur tertiaire ont non seulement besoin d'une trésorerie plus importante, mais aussi d'une crédibilité plus importante pour obtenir des financements. Les entreprises du secteur tertiaire étant sans doute plus jeunes, par conséquent plus sensibles aux récessions, les organismes prêteurs demandent plus de garanties : l'investissement diminuerait soit par rationnement de la part des organismes prêteurs, soit parce que la rentabilité des investissements - plus aléatoire pendant les périodes de récession - serait plus risqué. En ce qui concerne le taux d'endettement, une question reste posée : pourquoi ne joue t-il qu'un rôle dans les entreprises de l'industrie ? On peut tenter de répondre en mettant en avant le côté cyclique des investissements industriels. En effet, les investissements dans de gros équipements doivent représenter une part importante de l'investissement total ; une petite entreprise qui a renouvelé son équipement ou qui a étendu sa production s'est sans doute fortement endettée et ne compte pas ré-investir tout de suite. En ce qui concerne les grandes entreprises, leur endettement serait moins sensible du fait d'un renouvellement d'équipement continu.
<table><caption>Tableau 8 : estimateurs « Within » de l'équation 4</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Ensemble</th><th>Industrie</th><th>Tertiaire</th></tr></thead><tbody><tr><td>T. de marge(85-90)</td><td>0,09<br>(0,09)</td><td>0,04<br>(0,10)</td><td>0,21<br>(0,19)</td></tr><tr><td>T. de marge(-20 sal)<br>seconde période</td><td>0,33*<br>(0,12)</td><td>0,27**<br>(0,15)</td><td>0,53*<br>(0,19)</td></tr><tr><td>T. de marge(20,49sal)<br>seconde période</td><td>0,21*<br>(0,09)</td><td>0,14<br>(0,13)</td><td>0,31*<br>(0,15)</td></tr><tr><td>T. de marge(50,499sa)<br>seconde période</td><td>0,16*<br>(0,07)</td><td>0,14<br>(0,09)</td><td>0,18<br>(0,13)</td></tr><tr><td>T. de marge(+500sal)<br>seconde période</td><td>0,04<br>(0,07)</td><td>0,03<br>(0,08)</td><td>0,00<br>(0,14)</td></tr><tr><td>T. d'int. r(85-90)</td><td>-0,39*<br>(0,11)</td><td>-0,47*<br>(0,15)</td><td>-0,32**<br>(0,18)</td></tr><tr><td>T. d'int.r(-20 sal)<br>seconde période</td><td>-0,50*<br>(0,13)</td><td>-0,38*<br>(0,12)</td><td>-1,07*<br>(0,40)</td></tr><tr><td>T. d'int.r(20,49sal)<br>seconde période</td><td>-0,35*<br>(0,14)</td><td>-0,29*<br>(0,15)</td><td>-0,59*<br>(0,19)</td></tr><tr><td>T. d'int.r(50,499sal)<br>seconde période</td><td>-0,13**<br>(0,08)</td><td>-0,10<br>(0,10)</td><td>-0,23**<br>(0,14)</td></tr><tr><td>T. d'int.r(+500sal)<br>seconde période</td><td>-0,12*<br>(0,06)</td><td>-0,19*<br>(0,07)</td><td>-0,15<br>(0,18)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(85-90)</td><td>-0,03<br>(0,02)</td><td>-0,02<br>(0,03)</td><td>-0,03<br>(0,04)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(-20 sal)<br>seconde période</td><td>-0,07**<br>(0,04)</td><td>-0,18*<br>(0,05)</td><td>-0,03<br>(0,04)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(20,49sal)<br>seconde période</td><td>-0,03<br>(0,04)</td><td>-0,10**<br>(0,06)</td><td>0,01<br>(0,05)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(50,499sal)<br>seconde période</td><td>-0,06**<br>(0,04)</td><td>-0,15*<br>(0,07)</td><td>-0,04<br>(0,04)</td></tr><tr><td>T. d'end(-1)(+500sal)<br>seconde période</td><td>-0,01<br>(0,02)</td><td>-0,04<br>(0,04)</td><td>0,01<br>(0,04)</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,048</td><td>0,052</td><td>0,093</td></tr><tr><td>nombre d'observations</td><td>3256</td><td>2288</td><td>968</td></tr></tbody></table>

Les chiffres entre parenthèses correspondent à l'écart-type.

* : significatif à 5 %. ** : significatif à 10 %.
Conclusion

Les fluctuations agrégées de l'investissement dépendent de l'investissement des grandes entreprises mais également des petites entreprises. Ces petites entreprises semblent avoir été contraintes financièrement, notamment dans secteur tertiaire, pendant la phase de récession. Les résultats observés confirment les intuitions des conséquences de l'analyse du canal large du crédit : les petites entreprises ont été plus touchées par le resserrement de la politique monétaire car elles n'ont pas accès à d'autres modes de financement que les crédits bancaires.

Les principaux résultats des estimations peuvent se résumer ainsi : (1) pour les petites entreprises, le taux de marge et le taux d'endettement n'influent pas sur l'investissement en période de croissance, mais deviennent importants en période de récession ; (2) le rôle des déterminants étudiés décroît quasiment toujours avec la taille de l'entreprise ; (3) le taux d'intérêt et le taux de marge jouent chacun un rôle plus important dans le secteur tertiaire que dans le secteur industriel, à l'inverse du taux d'endettement qui n'influe sur le taux d'investissement que dans le secteur industriel ; (4) quelle que soit la phase de croissance, l'investissement des grandes entreprises ne semble dépendre d'aucune variable.

Dans une période de croissance du nombre de petites entreprises et de développement du secteur tertiaire, l'accroissement des taux d'intérêt ou la demande excessive de garanties pour avoir accès au financement bancaire peuvent engendrer un effet propagateur sur l'activité. Un des problèmes de la relation économétrique testée se situe dans la distinction entre les effets de demande et les effets d'offre : dans le premier cas, les entreprises s'auto-contraignent car le poids de la dette est trop important, et dans le second, les organismes de crédit limitent l'accès au crédit du fait d'un endettement plus risqué en phase de récession.
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# Annexe : les variables explicatives

## Le taux de marge

En 1986, le taux de marge (EBE/VA) des entreprises françaises a, semble-t-il, retrouvé le niveau qui prévalait au début des années 70. Après le contre-choc pétrolier cette même année, le taux de marge a continué d'augmenter jusqu'à la fin des années 80. Dans la seconde partie des années 80, l'augmentation des taux de marge tient à la croissance économique d'une part et à la rigueur salariale imposée depuis 1983 d'autre part (Zaidman, 1989) ; la part des salaires dans la valeur ajoutée est passée de 0,69 en 1983 à 0,60 en 1989 (Prigent, 1998). Le contrôle de la masse salariale a été également favorisé par la baisse des effectifs dans les grandes entreprises, notamment dans l'industrie (cf. graphiques A1 et A2). Les grandes entreprises de l'industrie sont celles qui ont connu une forte baisse de la part des salaires dans la valeur ajoutée : -9,1 points entre 1984 et 1989 (Aerts, 1998).

Entre 1989-1990 et la récession de 1993, le taux de marge des entreprises a diminué. Le ralentissement de la croissance économique a joué un rôle important, mais au-delà de la demande, les années 90 s'annoncent comme une ère très concurrentielle : la pression sur les prix des biens et services est vive. La concurrence n'a évidemment pas frappé les entreprises de la même manière selon le secteur d'activité ou leur taille. Les entreprises du secteur industriel étaient celles qui avaient le plus profité du côté faste de la période précédente ; ce sont également celles qui ont connu une forte chute de leur taux de marge entre 1990 et 1993 : le niveau de 1993 est identique à celui de 1985 (cf. graphique A1). Elles sont en effet plus exposées à la concurrence, sans compter que la part des salaires dans la valeur ajoutée a augmenté après 1989 d'environ 5,5 points dans ces entreprises.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Graphiques A1 et A2 : évolution du taux de marge des entreprises françaises</figcaption></figure>
## Le taux d'endettement

Les entreprises françaises se sont largement désendettées depuis le milieu des années 80. En effet, dans un contexte de désinflation, le taux d'endettement (ENDT/RESS) des entreprises a fortement diminué. Si on prend l'ensemble des entreprises, le taux d'endettement s'est surtout réduit entre 1985 et 1990, passant d'environ 65 % à moins de 40 % (cf. graphique A3). Après cette date, le taux d'endettement s'est plutôt stabilisé. Mais les entreprises du secteur industriel et du secteur tertiaire n'ont pas connu le même rythme de baisse. Dans le secteur industriel, la baisse est réellement continue entre 1985 et 1996 : le taux a été divisé par trois. Dans le secteur tertiaire, la baisse semble avoir été plus tardive et brutale. En outre, de 1990 à 1993, le taux d'endettement des entreprises du secteur tertiaire a réaugmenté. La légère baisse des taux d'intérêt a stimulé le recours à l'endettement des entreprises du secteur. La part des frais financiers dans l'excédent brut d'exploitation (ratio de solvabilité) a particulièrement augmenté durant cette période pour les entreprises du secteur tertiaire.

Par taille, les entreprises ne se sont pas désendettées au même moment : la baisse du taux d'endettement commence au milieu des années 80 pour les plus grandes entreprises (plus de 50 salariés) et plutôt à la fin des années 80 pour les plus petites entreprises (moins de 50 salariés, cf. graphique A4), moment où le taux d'investissement a commencé à diminuer pour ces entreprises.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Graphiques A3 et A4 : évolution du taux d'endettement des entreprises françaises</figcaption></figure>
## Le taux d'intérêt réel apparent

Le taux d'intérêt réel apparent (FF/ENDT - ΔPrix de l'investissement/Prix(-1) de l'investissement) correspond à la charge financière des entreprises corrigée des prix. On peut analyser ce ratio de deux façons différentes : d'abord du point de vue de l'entreprise comme un déterminant traditionnel de l'investissement, c'est-à-dire comme un taux d'intérêt de long terme, ensuite du point de vue du prêteur comme un facteur de la solvabilité des entreprises.

Si les taux d'intérêt réels apparents ont plus que doublé et suivi, grosso modo, le même cheminement dans les deux secteurs entre 1985 et 1990, le graphique A5 montre des évolutions nettement divergantes après cette date ; dans le secteur industriel, il faudra attendre 1993 pour qu'ils baissent.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Tableau A1 : évolution du taux d'investissement (I/VA) dans les secteurs dont la croissance est la plus importante entre 1985 et 1990</figcaption></figure>

<table><thead><tr><td>secteurs</td><td>évolution 85-90 (%)</td><td>évolution 90-96 (%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Agricole et alimentaire (B0)</td><td>+54,7</td><td>+4,2</td></tr><tr><td>Equipement du foyer (C4)</td><td>+9,3</td><td>+27,2</td></tr><tr><td>Equipement mécanique (E2)</td><td>+27,6</td><td>-7,6</td></tr><tr><td>Production de minerai (F1)</td><td>+59</td><td>-2,7</td></tr><tr><td>Chimie et Caoutchouc (F4)</td><td>+75,2</td><td>-13,2</td></tr><tr><td>Metallurgie (F5)</td><td>+6,9</td><td>-41,2</td></tr><tr><td>Autres secteurs industriels</td><td>+50,9</td><td>+12,7</td></tr><tr><td>Total Industrie</td><td>+43,1</td><td>-0,4</td></tr><tr><td>Commerce de détail (J3)</td><td>+60,6</td><td>+11,5</td></tr><tr><td>Transports (K0)</td><td>+29,6</td><td>+16</td></tr><tr><td>Activité immobilière (M0)</td><td>+18,8</td><td>+4,2</td></tr><tr><td>Activités culturelles (P2)</td><td>+12,4</td><td>+24,8</td></tr><tr><td>Autres secteurs tertiaires</td><td>+22,8</td><td>+2,9</td></tr><tr><td>Total tertiaire</td><td>+40,1</td><td>+14,5</td></tr><tr><td>Ensemble</td><td>+43</td><td>+8,9</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau A2 : analyse des corrélations avec le taux d'investissement</caption><thead><tr><th></th><th>Taux de marge</th><th>Taux d'intérêt</th><th>Taux d'endettement</th><th>rentabilité économique</th><th>rentabilité financière</th></tr></thead><tbody><tr><th>Industrie</th><td>0,43</td><td>-0,18</td><td>-0,01 (ns)</td><td>-0,27</td><td>-0,12</td></tr><tr><th>Tertiaire</th><td>0,79</td><td>-0,28</td><td>0,37</td><td>-0,34</td><td>-0,13</td></tr></tbody></table>

ns : non significatif

<table><caption>Tableau A3 : contributions à la croissance de l'investissement par taille d'entreprise</caption><thead><tr><th>tailles des entreprises</th><th>part en 85 (en %)</th><th>évolution 85-90 (%)</th><th>contribution</th><th>part en 90 (en %)</th><th>évolution 90-96 (%)</th><th>contribution</th><th>part en 96 (en %)</th></tr></thead><tbody><tr><th>moins de 20 salariés</th><td>20,4</td><td>+96,0</td><td>19,7</td><td>0,230</td><td>+11,2</td><td>2,6</td><td>24,6</td></tr><tr><th>de 20 à 49 salariés</th><td>9,6</td><td>+89,6</td><td>8,7</td><td>0,104</td><td>+12,4</td><td>1,3</td><td>11,3</td></tr><tr><th>de 50 à 499 salariés</th><td>23,1</td><td>+94,5</td><td>21,8</td><td>0,259</td><td>+16,6</td><td>4,3</td><td>29</td></tr><tr><th>500 salariés et plus</th><td>46,9</td><td>+50,9</td><td>23,8</td><td>0,407</td><td>-10,1</td><td>-4,2</td><td>35,1</td></tr><tr><th>Total</th><td>100</td><td>+74</td><td>74</td><td>100</td><td>+4</td><td>4</td><td>100</td></tr></tbody></table>