# Difficultés financières des entreprises pendant l'épidémie de Covid-19 et réponses des politiques publiques : une évaluation

Lilas Demmou, Guido Franco, Sara Calligaris, Dennis Dlugosch

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## To cite this version:

Lilas Demmou, Guido Franco, Sara Calligaris, Dennis Dlugosch. Difficultés financières des entreprises pendant l'épidémie de Covid-19 et réponses des politiques publiques: une évaluation. Economie et Statistique / Economics and Statistics, 2022, 532-33, pp.47 - 61. 10.24187/ecostat.2022.532.2070. hal-05206885

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Submitted on 11 Aug 2025

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# Difficultés financières des entreprises pendant l'épidémie de Covid-19 et réponses des politiques publiques : une évaluation

## *Liquidity Shortfalls during the COVID-19 Outbreak: Assessment and Policy Responses*

Lilas Demmou*, Guido Franco*, Sara Calligaris** et Dennis Dlugosch***

**Résumé** – Cet article examine l’impact de mesures stylisées de politique publique sur la vulnérabilité financière des entreprises non financières pendant la crise de la pandémie de Covid-19. Il évalue dans quelle mesure les entreprises se sont retrouvées en situation de manque de liquidités après l’apparition de la Covid-19 ainsi que l’impact des politiques visant à réduire les risques d’une crise de liquidités. L’analyse s’appuie sur un modèle comptable, un vaste ensemble de données portant sur des bilans d’entreprises dans 14 pays ainsi que des données sur l’ampleur du choc au niveau sectoriel. Les résultats suggèrent qu’en l’absence d’intervention publique, jusqu’à 38 % des entreprises auraient été confrontées à un manque de liquidités dix mois après la mise en œuvre du premier confinement. En comparant l’impact des différentes politiques, l’analyse montre que les mesures prises pour soulager les charges associées à la facture salariale sont les plus efficaces, suivies des politiques de moratoire sur la dette. La fin de l’article propose un focus sur les politiques d’emploi et compare l’effet de dispositifs d’activité partielle et de subvention des salaires, mettant en évidence que leur efficacité relative dépend de leur configuration.

***Abstract*** – The paper investigates the impact of stylised policy measures on the financial vulnerability of non-financial firms during the COVID-19 pandemic crisis. It evaluates the extent to which firms run into a liquidity crisis following the COVID-19 outbreak and the impact of policies to reduce the risks of such a crisis. The analysis relies on: an accounting model, a large dataset reporting firms’ balance sheets for 14 countries and data on the magnitude of the shock at the sector level. Results suggest that, without any policy intervention, up to 38% of firms were to face liquidity shortfalls after ten months since the implementation of confinement. Comparing the impact of different policies, the analysis shows that government support to relieve wage bills is the most effective tool, followed by debt moratorium policies. Finally, the paper zooms into labour market policies and compares the cost-efficiency of short-term work and wage subsidies schemes, highlighting how their relative efficiency depends on their design.

Codes JEL / JEL Classification : D22, D24, J38, H81
Mots-clés : Covid-19, liquidités, trésorerie, préservation de l'emploi
Keywords: COVID-19, liquidity, cash, job retention

*OCDE, Département d'Économie, politiques économiques ; **OCDE, Direction des Sciences, de la technologie et de l'innovation ; ***OCDE, Département d'Économie, études nationales. Correspondance : lilas.demmou@oecd.org

Les auteurs tiennent à remercier Giuseppe Nicoletti pour la pertinence des discussions, Alexander Hijzen et Andrea Salvatori pour leur collaboration à l'élaboration de la section 2.2., ainsi que deux rapporteurs anonymes pour leurs précieuses suggestions. Les auteurs remercient également Christophe André, Sebastian Barnes, Laurence Boone, Sarah Box, Aida Caldera Sánchez, Chiara Criscuolo, Luiz de Mello, Alain de Serres, Vincent Koen, Isabelle Koske, Gabriel Machlica, Nigel Pain, Dirk Pilat, Cyrille Schwelnus et Andrew Wyckoff pour leurs commentaires, les participants aux groupes de travail de l'OCDE, au webinaire du Forum mondial sur la productivité et au workshop sur la productivité des conseils nationaux de la Commission européenne.

Reçu en mai 2021, accepté en novembre 2021. Traduit de la version anglaise.

Les jugements et opinions exprimés par les auteurs n'engagent qu'eux-mêmes, et non les institutions auxquelles ils appartiennent, ni a fortiori l'insee.

Citation: Demmou, L., Franco, G., Calligaris, S. & Dlugosch, D. (2022). Liquidity Shortfalls during the COVID-19 Outbreak: Assessment and Policy Responses. *Economie et Statistique / Economics and Statistics*, 532-33, 47-61 (First published online: March 2022). doi: 10.24187/ecostat.2022.532.2070
La crise sanitaire causée par l'épidémie de Covid-19 au début de l'année 2020 a conduit les pouvoirs publics à prendre des mesures sans précédent pour limiter la propagation du virus. Les fermetures administratives d'entreprises, les mises en quarantaine et les restrictions à la mobilité et aux relations sociales ont eu un impact négatif majeur sur nos économies. Dans les pays de l'OCDE, le niveau du PIB réel a chuté de 4.8 % en 2020, la plus forte baisse annuelle de PIB de l'histoire de l'OCDE (OCDE, 2020a). Bien que l'impact économique de la pandémie de Covid-19 ait été particulièrement prononcé dans les secteurs nécessitant des contacts personnels rapprochés comme l'événementiel, les loisirs, l'héberge-ment et la restauration, le chiffre d'affaires s'est effondré dans presque tous les secteurs en 2020 (OCDE, 2020a). Dans ce contexte, les engage-ments financiers des entreprises à l'égard des fournisseurs, salariés, prêteurs et investisseurs ont eu pour effet de réduire leurs réserves de liquidités. Le grand nombre d'entreprises qui ont été touchées simultanément a représenté un défi majeur. Certains producteurs, par exemple de biens ou services intermédiaires, ont vu leur chiffre d'affaires chuter même si les mesures de confinement ne les obligeaient pas à fermer. Avec de nombreuses entreprises le long des mêmes chaînes d'approvisionnement confron-tées à des déficits de trésorerie, les pertes liées aux crédits commerciaux ont augmenté, ren-forçant d'autant plus les pressions sur les flux de trésorerie.

Avec des rentrées de revenus beaucoup plus faibles, voire nulles, pendant une période prolongée et peu de solutions pour faire face à ce déficit, la crise de trésorerie aurait pu se trans-former en crise de solvabilité, car, sans mesures de soutien, la viabilité d'un grand nombre d'en-treprises aurait été remise en cause. Une crise mondiale de solvabilité des entreprises aurait eu des conséquences dramatiques sur l'économie réelle et aurait considérablement retardé la reprise, en plombant l'emploi, la productivité, la croissance et le bien-être (Demmou et al., 2021). En particulier, le capital humain et orga-nisationnel aurait été érodé et aurait disparu du fait des défaillances d'entreprises qui étaient rentables et affichaient des bilans sains avant l'apparition du virus. De plus, les défauts de paiement d'un nombre important d'entreprises auraient pu miner les bilans des banques et des investisseurs institutionnels, asséchant les marchés financiers et alimentant une spirale baissière dans le secteur privé, augmentant ainsi la probabilité d'une crise financière.

La conscience de ces risques a conduit les pouvoirs publics à adopter une série de mesures d'urgence visant à soutenir la trésorerie des entreprises. Outre les mesures monétaires prises par les banques centrales, les interventions publiques ont porté sur le financement direct de la masse salariale par le biais de mesures de préservation des emplois (par exemple des dispositifs d'activité partielle et de subvention des salaires), sur le soutien aux salariés licenciés (par exemple le prolongement de la couverture et l'augmentation du taux de remplacement des allocations chômage), des reports d'im-pôts, des moratoires sur la dette et des reports d'échéances de prêts garantis par l'État.

Cet article évalue dans quelle mesure les entre-prises ont subi des déficits de liquidités à partir d'un échantillon plurisectoriel de près d'un million d'entreprises européennes. L'article discute également des avantages et des inconvén-nients des différents types de mesures de soutien public. L'analyse se concentre sur les effets immédiats des mesures d'endiguement face à la crise, en faisant abstraction de possibles effets en cascade via les chaînes d'approvisionnement, des interconnexions entre les entreprises, des diffi-cultés financières au sein du système bancaire ainsi que des ajustements structurels qui seront nécessaires dans une deuxième phase de réponse à la crise. Sur la base d'hypothèses illustratives portant sur l'évolution des chiffres d'affaires et l'élasticité des coûts par rapport aux ventes, cet article apporte un éclairage sur le risque d'insol-vabilité des entreprises<fnref n="1" />. En comparant la part des entreprises qui seraient devenues illiquides dans des scénarios sans et avec intervention publique, les résultats soulignent le rôle clé que les politiques ont pu jouer pour éviter des faillites massives indésirables. En effet, notre modèle montre que, sans aucune intervention politique, la part des entreprises à court de liquidités en raison de l'épidémie de Covid-19 aurait été multipliée par trois et que le soutien de l'État a permis de ramener cette part plus près des valeurs observées en temps normal.

La suite de cet article s'articule comme suit. La section 1 décrit le cadre empirique utilisé pour l'analyse. Dans la section 2, nous présentons et discutons nos résultats ainsi qu'un vaste éventail de tests de robustesse. Nous présentons enfin nos principales conclusions et les enseignements qui peuvent être retirés de nos résultats.

<footnote n="1">1. La méthodologie est similaire à celle utilisée par Schivardi & Romano (2020) pour l'Italie et repose sur un certain nombre d'hypothèses détaillées dans la suite de l'article. Dans son esprit, elle est également proche de celle de De Vito & Gomez (2020).</footnote>
# 1. Une évaluation empirique des déficits de trésorerie des entreprises pendant l'épidémie de Covid-19

## 1.1. Ampleur et dynamique des chocs économiques

Les mesures de distanciation sociale et les restrictions de mobilité affectent considérablement les services qui mettent directement en contact les clients et les fournisseurs, les activités qui rassemblent des personnes dans des lieux publics ou privés, les déplacements, ainsi que les activités de fabrication et de construction impliquant un contact physique étroit entre les salariés. Les activités qui peuvent être effectuées à distance ou automatisées sont relativement moins affectées, dans la mesure où la chaîne d'approvisionnement n'est pas rompue et où la demande des consommateurs peut être maintenue, du moins en partie. Il en découle que la baisse de l'activité est censée être différente d'un secteur à l'autre, mais identique d'un pays à l'autre.

Notre analyse couvre tous les secteurs manufacturiers et les services non financiers<fnref n="2" />. Pour évaluer l'ampleur du choc sur les ventes pendant les mois de confinement, nous nous basons sur les chocs immédiats de demande et d'offre calculés à un niveau sectoriel détaillé par del Rio-Chanona et al. (2020)<fnref n="3" />. Pour quantifier le choc d'offre, ces auteurs classent les activités comme essentielles ou non essentielles et créent un indice du travail à distance qui mesure la capacité des différentes professions à travailler à domicile. Le choc d'offre n'est pas contraignant pour les industries essentielles, et la capacité de production des autres industries est proportionnelle à la possibilité de travailler à distance. Pour quantifier le choc de demande, ils s'appuient sur une étude de l'impact potentiel d'une épidémie de grippe sévère réalisée par le Congressional Budget Office américain. Dans notre article, nous identifions le choc induit propre au secteur – mais invariant d'un pays à l'autre – comme le choc le plus important entre le choc d'offre et le choc de demande<fnref n="4" />.

Deux scénarios alternatifs sont envisagés en fonction de la durée du choc :

- un scénario « haut », qui table sur une forte baisse de l'activité pendant deux mois à partir du confinement, suivie d'une reprise progressive mais incomplète sur la partie restante de l'année. La trajectoire de la reprise dépend du choc initial, de sorte que les secteurs les plus gravement touchés font également face à une baisse des chiffres d'affaires en valeur absolue

après confinement. Toutefois, et pour simplifier, le rythme de la reprise est supposé le même pour tous les secteurs.

- un scénario « bas », qui se confond avec le scénario haut pendant les sept premiers mois suivant le confinement, mais qui intègre à partir du huitième mois une deuxième vague épidémique relativement plus contenue, s'accompagnant de mesures de confinement plus limitées<fnref n="5" />.

Les évolutions de la pandémie, caractérisée (au moment de la rédaction de cet article) par des foyers de contamination localisés, suggèrent que la récession pourrait même avoir été encore plus profonde que ce qui est modélisé dans le scénario haut, mais pas aussi grave que ce que prévoit le scénario bas. En conséquence, les deux scénarios pourraient, plus généralement, être interprétés comme une limite basse et une limite haute de l'ampleur du choc. Aux fins de cette présentation, le scénario bas est utilisé comme référence dans l'ensemble de l'article. Sur la base des projections pour la zone euro fournies dans les Perspectives économiques de l'OCDE (2021), nous modélisons l'activité économique en considérant qu'elle reste en dessous de son niveau d'avant la pandémie jusqu'à fin 2020.

## 1.2. Méthodologie de l'évaluation de la trésorerie des entreprises pendant la crise de la Covid-19

Notre approche repose sur les états financiers des sociétés non financières tirés de la base de données Orbis, fournie par le cabinet de conseil Moody's Analytics, qui collecte les données des bilans d'entreprises cotées et non cotées dans le monde entier. Afin d'assurer la comparabilité

<footnote n="2">2. Plus précisément, sont exclus les secteurs suivants (classification NACE rév. 2) : agriculture (VA), extraction minière (VB), finance (VK), administration publique (VO), éducation (VP), santé humaine (VQ) et activités des ménages et des organisations (VT et VU).</footnote>

<footnote n="3">3. L'ensemble des données fournies par del Rio-Chanona et al. (2020) est disponible ici : https://zenodo.org/record/3746661#.Xx7VATYUmhC.</footnote>

<footnote n="4">4. Pour comprendre pourquoi, prenons l'exemple suivant. En raison de mesures de confinement, une entreprise est à même de produire 50 % de sa production en temps normal (choc d'offre). Si le choc de demande – dû à des changements dans les préférences des consommateurs – implique une réduction de 60 % de la demande de produits d'une entreprise, celle-ci produira uniquement ce qu'elle est en mesure de vendre (40 % de sa production en temps normal) ; dès lors, le choc de demande est contraignant. À l'inverse, si la réduction de la demande des consommateurs est anticipée comme inférieure (par exemple 20 %), alors l'entreprise continuera de produire à sa capacité maximale pendant le confinement et c'est le choc d'offre qui sera contraignant.</footnote>

<footnote n="5">5. La dynamique de chaque scénario est détaillée dans le tableau A-1 de l'annexe. Les impacts de la deuxième vague épidémique caractérisant le scénario bas sont supposés moindres que ceux de la période de confinement initiale, l'augmentation des contaminations et le nombre de décès étant supposés être inférieurs à ceux de la vague précédente (notamment grâce à la hausse de la capacité hospitalière, à une meilleure protection du personnel et à la prise de mesures de distanciation sociale plus ciblées).</footnote>
des entreprises entre les pays et les secteurs, les données sont traitées conformément aux recommandations de Gal (2013) et de Kalemli-Ozcan et al. (2015). Les données excluent par ailleurs les firmes de moins de trois salariés afin d'éviter les écueils liés à la qualité des données des très petites entreprises. L'échantillon final se compose de 859 299 entreprises distinctes, opérant dans le secteur manufacturier ainsi que dans les services non financiers<fnref n="6" />.

Si Orbis est l'une des plus importantes base de données disponibles pour la recherche économique et financière permettant la comparaison des entreprises entre les pays, cette base ne couvre pas tout l'univers des entreprises, et l'étendue de la couverture varie considérablement d'un pays à l'autre<fnref n="7" />. Du fait de ces limites, nous nous concentrons sur 14 pays européens<fnref n="8" /> pour lesquels la couverture est relativement bonne et nous ne présentons pas de comparaisons entre les pays, ni de chiffrage agrégé des besoins de liquidités. En outre, les entreprises incluent dans la base de données Orbis sont en moyenne notablement de plus grande taille que l'ensemble des entreprises, et à taille donnée, elles tendent à être plus anciennes et plus productives. Les entreprises étudiées sont ainsi en moyenne plus saines que leurs homologues plus petites, plus jeunes et moins productives, et l'analyse fournit donc une borne inférieure des déficits de trésorerie susceptibles d'affecter les sociétés non financières.

L'étude part du principe que les dernières données disponibles pour chaque entreprise (fin 2018) sont représentatives de sa situation financière en temps normal en termes de chiffre d'affaires moyen, de dépenses d'exploitation, de remboursement des dettes et d'impôts<fnref n="9" />. Le choc économique dû aux mesures de distanciation sociale est modélisé comme un changement dans le flux de trésorerie opérationnel des entreprises, résultant de la baisse des ventes et de leur capacité limitée à ajuster leurs dépenses d'exploitation.

Afin de refléter cette capacité d'ajustement, les élasticités des coûts intermédiaires et des salaires par rapport au chiffre d'affaires sont estimées en les supposant, par souci de simplité, identiques et constantes dans tous les pays et secteurs. Chaque mois, les flux de trésorerie des entreprises ajustés du choc (et sous l'hypothèse de dépenses d'investissement nulles) sont déterminés comme suit :

$$ 
\begin{aligned}
\text{FluxTrésorerie}_{it} = & (1 - s_{st}) * \text{ChiffreAffaires}_{i,t} - (1 - c * s_{st}) \\
& * \text{Intermédiaires}_{i,t} - (1 - w * s_{st}) * \text{Salaires}_{i,t} \\
& - \text{Impôts}_{i} - \text{RemboursementDettes}_{i}
\end{aligned}
$$

où $s_{st}, c, w$ représentent, respectivement, l'ampleur du choc dans le secteur s au mois t, l'élasticité des coûts intermédiaires et l'élasticité de la facture salariale par rapport au chiffre d'affaires. Le chiffre d'affaires, les coûts intermédiaires, les salaires, les impôts et le remboursement des dettes sont des valeurs annuelles divisées par 12 afin d'obtenir des valeurs mensuelles moyennes. Le scénario contrefactuel dans lequel la pandémie de Covid-19 n'aurait pas eu lieu est simulé en attribuant une valeur nulle au choc de chiffre d'affaires ($s_{st}$) et en utilisant les données de 2018 comme données représentatives d'une période normale.

Les élasticités par rapport au chiffre d'affaires des consommations intermédiaires d'une part et de la facture salariale d'autre part sont estimées par une régression sur panel des données annuelles<fnref n="10" />. La première est proche de 1, tandis que la seconde est estimée aux alentours de 0.4. Comme attendu, cela reflète que les entreprises ont une plus grande capacité à ajuster leur consommation de biens intermédiaires que leur main-d'œuvre. Afin de tenir compte du fait que la capacité d'ajustement est plus faible sur un horizon mensuel qu'en moyenne annuelle, nous retenons dans la ligne des travaux de Schivardi & Romano (2020), des élasticités réduites, respectivement, à 0.8 et 0.2.

Ensuite, la trésorerie disponible pour chaque entreprise est calculée mois par mois comme la somme des réserves de liquidités détenues au début de la période et du flux de trésorerie ajusté du choc :

$$ \text{Liquidités}_{it} = \text{Liquidités}_{i,(t-1)} + \text{FluxTrésorerie}_{it} \quad (2) $$

où $\text{Liquidités}_{i,(t-1)}$ correspond aux liquidités restantes du mois précédent et est égale à la trésorerie de l'entreprise au cours de la première période.

Les entreprises sont confrontées à des déficits de trésorerie lorsqu'elles sont à court de liquidités et ne sont pas en mesure de couvrir leurs dépenses d'exploitation, les impôts dus et les coûts de la

<footnote n="6">6. Voir dans le tableau A-3 de l'annexe les statistiques descriptives entreprises.</footnote>

<footnote n="7">7. Pour une discussion détaillée sur la couverture et la représentativité d'Orbis, voir Bajgar et al. (2020).</footnote>

<footnote n="8">8. Les pays inclus dans l'échantillon sont les suivants : Allemagne, Belgique, Danemark, Espagne, Finlande, France, Hongrie, Irlande, Italie, Pologne, Portugal, Roumanie, Royaume-Uni et Suède. Le nombre d'entreprises par pays est donné dans le tableau A-2 de l'annexe.</footnote>

<footnote n="9">9. Les résultats sont inchangés si l'on retient 2017 au lieu de 2018 comme année normale.</footnote>

<footnote n="10">10. Plus précisément, nous procédons à une régression de la croissance du chiffre d'affaires, soit sur la croissance des coûts intermédiaires, soit sur la croissance de la masse salariale, en contrôlant tous les chocs au niveau du secteur/pays et pour des caractéristiques des entreprises invariants dans le temps (soit des effets fixes pays - secteur - année - entreprise).</footnote>
dette existante. En effectuant cet exercice mois par mois, nous évaluons la part d'entreprises qui auraient pu entrer en crise de trésorerie en raison de l'introduction des mesures de confinement et sous l'hypothèse que les entreprises ne sont pas en mesure d'exploiter des sources externes de fonds de roulement (par exemple des prêts bancaires à court terme ou des crédits commerciaux) en cas de déficit de trésorerie.

## 1.3. Résultats de la simulation

### 1.3.1. Le risque de déficit de trésorerie est élevé pour une grande partie des entreprises

Les principaux résultats suggèrent que, en l'absence d'intervention de l'État, les entreprises de notre échantillon auraient été à court de liquidités relativement rapidement. En effet, 18 % des entreprises auraient épuisé leurs réserves de trésorerie au bout d'un mois, 26 % de deux mois et 30 % de trois mois (figure I-A). La simulation montre que la part des entreprises confrontées à un déficit de trésorerie aurait même pu aller de 34 à 38 % fin 2020.

Afin de refléter la décision de la plupart des gouvernements d'apporter un soutien faiblement ciblé aux entreprises au premier stade de la crise, les simulations incluent également les entreprises qui auraient fait face à un déficit de trésorerie même en l'absence d'épidémie de Covid-19, soit environ 11 % de l'échantillon sur une période de 10 mois. Il s'ensuit que la crise de la Covid-19 impliquerait une augmentation trois fois plus importante de la part des entreprises confrontées à des déficits de trésorerie après 10 mois. Ces résultats sont conformes à ceux de la littérature en plein essor sur le sujet (Guerini et al., 2020 ;

Ebeke et al., 2021 ou encore Gourinchas et al., 2021) : si la part des entreprises devenues illiquides sans mesures de soutien varie selon les hypothèses de modélisation spécifiques retenues, la plupart de ces études mettent en évidence une augmentation d'un facteur allant de deux à trois par rapport à un scénario sans Covid-19.

Nous testons également la sensibilité de nos résultats a une modification des principales hypothèses du modèle de simulation (figure I-B)<fnref n="11" />. Tout d'abord, retenir une élasticité (invariante selon le secteur) de la facture salariale et des coûts intermédiaires plus élevée ou plus faible (respectivement 0.3 et 0.1 à la place de 0.2, et 0.9 et 0.7 à la place de 0.8) change peu les résultats, bien que la possibilité d'ajuster les coûts intermédiaires semble plus à même de réduire les manques de trésorerie. Deuxièmement, considérant que certaines entreprises et certains secteurs pourraient avoir des capacités différentes d'ajustement à un choc défavorable (Buchetti et al., 2021), nous réestimons les élasticités des coûts par rapport au chiffre d'affaires au niveau sectoriel (NACE rév.2 à deux chiffres) et obtenons là-aussi des résultats très similaires. Troisièmement, nous étendons provisoirement notre modèle pour tenir compte du rôle éventuel des stocks, des amortissements et du crédit commercial net. La part des entreprises illiquides se réduit considérablement lorsque l'on suppose qu'elles peuvent utiliser leurs stocks comme des actifs liquides – proportionnellement au choc mensuel – et compenser leurs crédits et débits

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure I – Part des entreprises confrontées à un déficit de trésorerie sans intervention de l'État</figcaption></figure>

Source : calculs de l'OCDE à partir des données d'Orbis®.

<footnote n="11">11. Les résultats pour le scénario haut ne sont pas présentés lorsqu'ils sont quantitativement très similaires, mais ils sont disponibles sur demande auprès des auteurs.</footnote>
commerciaux. Cependant, le message principal de l'analyse reste le même : la part des entreprises confrontées à des manques de trésorerie a plus que doublé.

Le modèle de référence adopte des hypothèses simplifiées pour trois raisons :

(i) Les stocks sont difficiles à modéliser :

- Les deux principales normes comptables (US GAAP et IFRS) autorisent des méthodes de valorisation des stocks différentes. En outre, au sein même d'un régime comptable, les entreprises ont une certaine marge pour la valorisation. La valeur des stocks vendus qui a une incidence sur le compte de résultat ainsi que le volume des stocks qui est inscrit au bilan, peuvent donc varier selon les normes et à norme donnée, ce qui réduit la comparabilité entre les entreprises.

- La possibilité de convertir rapidement les stocks en espèces pendant une crise est discutable. Plutôt que de monétiser leurs stocks pendant la crise, certaines entreprises ont plutôt fait des réserves pour faire face aux perturbations des chaînes d'approvisionnement. Les statistiques agrégées ne fournissent pas d'éléments clairs sur le rôle joué par les stocks pendant la crise et suggèrent d'importantes variations entre pays et au fil du temps (Andersson et al., 2020).

(ii) Les crédits et débits commerciaux sont également difficiles à prendre en compte. Le manque de données sur les liens entre entreprises ne permet pas de modéliser correctement la probabilité de paiement conditionnelle au choc et à la santé des entreprises. Des résultats préliminaires suggèrent que les retards de compensation ont considérablement augmenté

(Gonzalez, 2021). Par conséquent, notre modèle de référence, qui suppose implicitement que les paiements de crédits commerciaux sont gelés, pourrait s'avérer plus réaliste qu'une hypothèse de compensation complète, en particulier sur une période relativement brève.

(iii) Enfin, l'extension du modèle impliquerait une réduction de 25 % de l'échantillon d'entreprises en raison de la disponibilité des données. En outre, les déclarations ayant tendance à être plus complètes pour les grandes entreprises, cette réduction affecterait surtout les petites entreprises qui ont été particulièrement touchées par la crise de la Covid-19.

Dans l'ensemble, étant donné le risque accru de faillite porté par les entreprises (par ailleurs rentables) faisant face à un déficit de trésorerie, nos résultats soulignent les effets néfastes, potentiellement importants et permanents, associés au choc de la Covid-19 sur le secteur privé.

### 1.3.2. Hétérogénéité entre les secteurs

L'impact de l'épidémie de Covid-19 sur la trésorerie des entreprises est hétérogène d'un secteur à l'autre. Sans intervention publique, plus de la moitié des entreprises de notre échantillon auraient connu des déficits de trésorerie dans les secteurs « Activités d'hébergement et de restauration », « Transports » et « Arts, spectacles et activités récréatives » (figure II-A). En revanche, les secteurs « Services publics », « Information et communication » et « Services professionnels » affichent une part d'entreprises illiquides qui reste en dessous de 20 %. De plus, comme le montre la figure II-B, les entreprises des secteurs caractérisés par une forte intensité en actifs

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure II – Part des entreprises confrontées à un manque de liquidités sans intervention de l'État, par secteur et selon la part d'actifs incorporels et la dépendance financière, scénario bas à 10 mois</figcaption></figure>

Note : l'intensité des actifs incorporels et la dépendance financière externe sont calculées selon Demmou et al. (2019).

Source : calculs de l'OCDE à partir des données d'Orbis®.
incorporels ou dont la dépendance à l'égard de financement externe est faible semblent en meilleure posture face à la crise que celles des secteurs caractérisés par une forte intensité en actifs corporels ou fortement dépendants des financements externes. Ceci est cohérent avec leur structure financière spécifique, souvent caractérisée par des réserves de trésorerie plus importantes en temps normal, ainsi qu'avec la plus forte capacité des entreprises à forte intensité en actifs incorporels à s'appuyer sur des technologies innovantes et des solutions de télétravail, réduisant d'autant leur exposition au choc.

### 1.3.3. Hétérogénéité entre les entreprises

#### Solvabilité, disponibilité des garanties et endettement

Les entreprises souffrent de déficits de trésorerie lorsque leurs actifs ne sont pas suffisamment liquides pour couvrir leurs dépenses courantes. Cependant, elles peuvent rester solvables si la valeur de leurs actifs est supérieure à la valeur de leurs passifs ou, de manière équivalente, si elles disposent de garanties pour obtenir un financement bancaire supplémentaire (figure III-A)<fnref n="12" />. Seule une part relativement faible des entreprises confrontées à des déficits de trésorerie apparaissent proches de l'insolvabilité au vu de leur valeur nette globale (environ 11 %). Même lorsqu'elles sont solvables, ces entreprises peuvent toutefois avoir des difficultés à accéder à de nouveaux financements bancaires. En effet, environ 27 % des entreprises susceptibles d'être en déficit de trésorerie au cours du confinement

ne disposaient pas des garanties nécessaires pour avoir recours à un financement supplémentaire de leur dette (figure III-A)<fnref n="13" />.

De plus, les entreprises dont la dette est plus élevée sont généralement plus exposées aux déficits de trésorerie (figure III-B). Alors que seulement 25 % environ des entreprises peu endettées deviennent illiquides au bout de dix mois, la proportion monte à environ 60 % parmi les entreprises fortement endettées. Toutes choses égales par ailleurs, les entreprises dont les niveaux de dette sont plus élevés doivent en effet verser des intérêts plus élevés et rembourser un principal plus important, ce qui épuise plus rapidement leurs éventuelles réserves initiales de liquidités.

#### Type de propriété

Les entreprises peuvent avoir des réactions variables face à un choc défavorable en fonction de leur propriétaire ultime. L'horizon

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure III – Part des entreprises confrontées à un manque de liquidités sans intervention de l'État, selon leur solvabilité, les garanties disponibles et leur endettement, scénario bas</figcaption></figure>

<footnote n="12">12. Les garanties sont représentées par la différence entre les immobilisations et le passif à long terme.</footnote>

<footnote n="13">13. L'accès au financement et les conditions des prêts bancaires dépendent également du degré de développement financier du pays. Les entreprises opérant dans des pays dont les systèmes financiers sont très développés peuvent atténuer plus facilement leurs déficits de liquidité grâce i) à la baisse des taux d'intérêt et la disponibilité accrue du crédit bancaire, ii) à la possibilité de s'adresser aux marchés des capitaux pour émettre de nouvelles actions ou de nouvelles dettes, iii) à un déploiement plus efficace des politiques impliquant des intermédiaires financiers lors de la phase de mise en œuvre. Notre cadre ne permet pas de modéliser les solutions de financement externe des entreprises, mais une partie des différences entre les pays est implicitement prise en compte dans l'équation des flux de trésorerie à travers l'ampleur des paiements d'intérêts. En outre, la grande majorité des entreprises de l'échantillon sont relativement petites et donc peu susceptibles d'avoir accès aux marchés internationaux des actions ou des obligations.</footnote>

<footnote>Note : les entreprises illiquides sont dites solvables si la valeur de leurs actifs est supérieure à celle de leurs passifs et disposant de garanties si la valeur de leurs immobilisations est supérieure à la valeur de leurs passifs de long terme. L'endettement est mesuré comme le ratio entre la dette financière (à court et long terme) et l'actif total. Le niveau d'endettement d'une entreprise est dit faible lorsqu'il se situe dans le tiers inférieur de la distribution de l'endettement de son secteur, moyen s'il se situe dans le tiers intermédiaire et élevé dans le tiers supérieur.</footnote>

<footnote>Source : calculs de l'OCDE à partir des données d'Orbis®.</footnote>
de planification plus éloigné des entreprises familiales pourrait conduire à des relations plus stables et plus durables avec les parties prenantes, notamment les banques (De Massis & Rondi, 2021). Cela pourrait en effet avoir une incidence sur la capacité des entreprises à s'adapter indépendamment des données financières observées au niveau de chaque entreprise, par exemple en réduisant les coûts d'intermédiation liés à l'asymétrie d'information. De même, les entreprises familiales pourraient parvenir à ajuster plus facilement leur facture salariale que des entreprises dont la propriété est plus dispersée (Mullins & Schoar, 2016). Des données empiriques sur le rendement hebdomadaire des titres avant et après le début de la pandémie de Covid-19 montrent que les cours des actions des entreprises familiales ont effectivement moins baissé que ceux des entreprises dont les participations sont plus dispersées (Amore et al., 2021; Ding et al., 2021).

Les données sur la propriété disponibles dans Orbis permettent de connaître le type de propriétaire ultime global<fnref n="14" /> des entreprises. Les types de propriétaires les plus courants sont les sociétés non financières, les sociétés financières (par exemple les banques ou les sociétés de gestion d'actifs) et les particuliers ou les familles. Les entreprises détenues par des particuliers ou des familles ont tendance à avoir des positions de trésorerie plus élevées et une dette financière plus faible, mais également une rentabilité et des capitaux propres plus faibles (figure IV-A). Dans tous les secteurs, les entreprises détenues par des particuliers ou des familles ont

tendance à être davantage exposées à un déficit de trésorerie, bien que les différences avec les entreprises détenues par des sociétés non financières ou financières ne soient pas excessivement marquées (figure IV-B). La part plus élevée d'entreprises connaissant un déficit de trésorerie parmi celles détenues par des particuliers ou des familles semble surprenante, étant donné que ces entreprises ont tendance à avoir des réserves de liquidités plus élevées et à bénéficiaire de paiements d'intérêts plus faibles en raison d'une dette plus réduite. Cependant, leur plus faible rentabilité suggère également des coûts plus élevés pour un montant donné de chiffre d'affaires, ce qui, dans une certaine mesure, atténue les effets de la trésorerie et de la dette. Néanmoins, il ne semble guère probable que les données financières puissent expliquer à elles seules la part agrégée des entreprises confrontées à un déficit de trésorerie en fonction du type de propriétaire. Il est en revanche probable que la répartition par type de propriété ne soit pas uniforme entre les secteurs. En particulier, les entreprises familiales ont tendance à être plus répandues dans les secteurs les plus touchés par la crise, par exemple dans la restauration et l'hébergement, et moins courantes dans les secteurs manufacturiers (voir notamment Andersson et al., 2018). Les résultats par secteur et par type de propriétaire confirment cette intuition (figure IV-B). En conclusion, il apparaît peu probable qu'un canal opérant uniquement

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure IV – Ratios financiers et part d'entreprises confrontées à un manque de liquidités sans intervention de l'État, selon le propriétaire ultime</figcaption></figure>

Note : par rapport aux simulations du modèle de référence, l'échantillon est limité aux entreprises pour lesquelles on peut déterminer le propriétaire ultime global.

Source : calculs de l'OCDE à partir des données d'Orbis®.

<footnote n="14">14. Le propriétaire ultime global est l'entité ou la personne située tout en haut de la structure de propriété de l'entreprise.</footnote>
par le biais de la propriété modifie de manière significative la part des entreprises confrontées à des manques de trésorerie.

## 2. Politiques publiques visant à réduire les déficits de trésorerie et à contenir le risque de faillite

Bien que les résultats ci-dessus reposent sur plusieurs hypothèses et doivent être interprétés avec une certaine prudence, ils soulignent l'importance de mesures de politique publique rapides et déterminées pour éviter les faillites potentielles d'entreprises qui sont, par ailleurs, en bonne santé. Une telle intervention est primordiale pour prévenir une crise plus généralisée des entreprises, susceptible d'avoir de graves conséquences sur la reprise et les perspectives de croissance à long terme.

### 2.1. Une comparaison stylisée de l'impact des mesures de soutien

Les différents pays ont mis en place un vaste éventail de mesures pour aider les entreprises à faire face aux perturbations associées à la Covid-19 (encadré 1). Le modèle comptable simple décrit ci-dessus est utilisé pour mettre en lumière l'impact des interventions politiques stylisées dans trois domaines :

- Les reports d'imposition. Pour soutenir l'activité pendant l'épidémie, plusieurs pays ont introduit des reports pour le paiement des impôts que nous modélisons comme un moratoire sur les paiements d'impôts mensuels (hypothètiques) pour l'ensemble de la période considérée (dix mois)<fnref n="15" />.

- Le soutien financier au remboursement de la dette. Un grand nombre de pays ont également mis en place des cadres législatifs qui permettent aux entreprises de reporter temporairement le remboursement de leurs dettes ou qui offrent des garanties de l'État pour élargir l'accès à des facilités de crédit à court terme. L'impact potentiel de ces politiques est modélisé comme

un moratoire sur la dette à court terme sur l'ensemble de la période dans tous les secteurs confrontés à un choc initial sur le chiffre d'affaires supérieur à 20 % au cours des premiers mois de confinement.

- Le soutien temporaire au paiement des salaires. Une réponse essentielle pour éviter des déficits de trésorerie généralisés a consisté à assouplir les engagements financiers des entreprises vis-à-vis de leurs salariés. Des mesures telles que la réduction du temps de travail, la subvention des salaires, le chômage technique et les congés maladie ont été mises en place dans tous les pays, quoique combinées de façons différentes. Toutes ces mesures réduisent la facture salariale des entreprises. Le soutien au paiement des salaires est modélisé de deux manières différentes : une réduction inconditionnelle de 80 % de la facture salariale mensuelle dans tous les secteurs confrontés à un choc d'activité supérieur à 20 % au cours du mois concerné (dispositif de subventions salariales<fnref n="16" />) ; un soutien conditionnel à l'ampleur du choc dans le secteur et modélisé par un relèvement à 0.8 de l'élasticité de la charge salariale par rapport au chiffre d'affaires (par exemple avec un dispositif d'activité partielle<fnref n="17" />). Il convient de noter que, sous ces hypothèses, les deux dispositifs impliquent des coûts budgétaires différents, un dispositif d'activité partielle étant moins coûteux. En outre, on suppose que les entreprises bénéficiant d'un soutien ne peuvent pas ajuster le revenu du salarié à la baisse (i.e. l'entreprise complète la subvention, voir encadré 2).

### ENCADRÉ 1 – Mesures adoptées dans les pays de l'OCDE pour soutenir les salariés et les entreprises dans la crise de la Covid-19

Cet encadré fournit quelques exemples des mesures concrètes mises en œuvre dans les économies de l'OCDE pour soutenir les salariés et les entreprises au début de la crise de la Covid-19.

De nombreux pays de l'OCDE ont subventionné des réductions temporaires du temps de travail (activité partielle) dans les entreprises impactées par les mesures de confinement. Ainsi, les autorités autrichiennes soutiennent les salaires dans tous les secteurs (à l'exception des services publics) jusqu'à 70 %, et dans certains cas exceptionnels jusqu'à 90 %, du salaire net dans la phase 3 de leur dispositif d'activité partielle (novembre 2020). Ce dispositif permet de réduire temporairement le nombre d'heures travaillées à zéro, mais les salariés doivent travailler au moins 20 % de leur temps de travail calculé sur la période complète pendant laquelle les entreprises bénéficient d'un soutien par le biais du dispositif. La période maximum de soutien est, au moment de la rédaction de cet article, de six mois. Le montant total pris en charge par le gouvernement varie en fonction du salaire brut.
→

<footnote n="15">15. Il convient de noter que le report d'impôt peut ne pas avoir d'impact majeur au cours d'une période où les ventes et les bénéfices devraient être limités. En outre, en raison de la disponibilité des données, l'analyse ne permet pas de faire la distinction entre les différents types d'impôts.</footnote>

<footnote n="16">16. Selon l'indicateur de l'OCDE, le montant des aides au travail varie selon les pays entre 60 et 100 % du salaire brut, la grande majorité des pays fournissant un soutien allant de 70 à 90 %. C'est le cas par exemple au Canada, au Danemark, en France, au Japon, en Norvège, aux Pays-Bas et en Suède.</footnote>

<footnote n="17">17. En effet, dans certains pays, le soutien est uniquement destiné aux entreprises qui subissent un choc conséquent de leur activité. L'élasticité implique que l'aide varie de 40 à 80 % selon l'ampleur du choc sectoriel.</footnote>
ENCADRÉ 1 – (suite)

Un autre ensemble de mesures consiste à apporter un soutien financier aux entreprises pour le remboursement des dettes. Par exemple, au Canada, le Programme de crédit aux entreprises (PCE) soutient de différentes manières l'accès aux financements pour les entreprises de tous les secteurs pendant la crise de la Covid-19. Les petites entreprises dont le total des coûts salariaux était inférieur à 1.5 million de dollars canadiens en 2019 peuvent bénéficier de prêts à taux zéro jusqu'à 40 000 dollars pour couvrir leurs coûts d'exploitation (par exemple le paiement des services, des salaires, le loyer, le service de la dette, etc.). Ces prêts sont entièrement garantis par l'État. Un quart du montant du prêt sera effacé s'il est remboursé avant fin 2022. Si ce n'est pas le cas, le prêt sera automatiquement converti en un prêt sur trois ans au taux d'intérêt de 5 %. Les entreprises plus importantes peuvent bénéficier d'un financement supplémentaire de leur dette bancaire jusqu'à un montant total de prêt s'élevant à 6.25 millions de dollars, garanti jusqu'à 80 % par l'État. Ces prêts ne doivent servir qu'à payer les coûts d'exploitation et ne peuvent être utilisés pour financer le versement des dividendes, les rachats d'actions et autres paiements aux actionnaires, l'augmentation de la rémunération des dirigeants ou encore le refinancement ou le remboursement de la dette existante.

Au-delà des prêts garantis, deux pays de l'OCDE subventionnent directement les coûts d'exploitation des entreprises. Ainsi, la Norvège indemnise les entreprises qui ont subi des pertes importantes de chiffre d'affaires en raison de la crise de la Covid-19. Toutes les sociétés immatriculées et imposables en Norvège dans la plupart des secteurs (à l'exception du pétrole et du gaz, de l'industrie financière et des services publics) sont éligibles à cette indemnisation si elles n'étaient pas déjà en difficulté financière avant la crise.

Des réductions temporaires du taux d'imposition ou des reports de paiement des impôts ou des cotisations sont une autre solution adoptée pour prévenir les déficits de trésorerie à court terme. La Corée a introduit une réduction d'impôt spéciale et temporaire pour les PME situées dans les zones sinistrées du fait du coronavirus jusqu'à la fin de l'année 2020. Les paiements de TVA des petites entreprises, c'est-à-dire celles dont le chiffre d'affaires annuel est inférieur à 80 millions de won, sont également réduits jusqu'à fin 2020. Elles peuvent également reporter les taxes jusqu'à une année supplémentaire et leurs cotisations sociales jusqu'à trois mois.

Plusieurs pays de l'OCDE ont complété les subventions, les garanties sur les prêts et les mesures fiscales avec des outils « souples » visant à assurer les remboursements et à protéger les flux de trésorerie opérationnels. En France, par exemple, les autorités soutiennent activement la médiation en cas de conflits de crédit entre des parties privées grâce à un service de médiation gratuit, rapide et réactif. Les PME françaises peuvent également mobiliser la médiation du crédit si elles rencontrent des difficultés avec une ou plusieurs institutions financières. Le ministère de l'Économie et des Finances a en outre mis en place une unité de crise dédiée aux crédits interentreprises afin de surveiller l'utilisation des crédits commerciaux.

La figure V et la figure VI illustrent, la première pour le scénario bas, la deuxième pour le scénario haut, comment chaque type de mesure limite le risque de crise de trésorerie par rapport au scénario sans intervention politique, en distinguant les deux dispositifs de soutien temporaire au paiement des salaires. Le report d'impôt est la mesure ayant l'impact le plus faible sur la trésorerie des entreprises, suivi des mesures de moratoire sur la dette. Dans l'ensemble, le soutien au paiement des salaires apparaît comme la mesure ayant le plus d'effet (mais potentiellement la mesure la plus coûteuse), reflétant le fait que les salaires sont souvent la composante la plus importante des dépenses d'exploitation. En additionnant ces trois dispositifs, l'intervention publique, par exemple après deux mois, permettrait de réduire le nombre d'entreprises en manque de trésorerie de 26 à 7 % avec l'hypothèse d'un dispositif de subvention des salaires (réduction de 80 % de la charge salariale dans tous les secteurs où le choc d'activité est supérieur à 20 %), et de 26 à 13 % avec l'hypothèse d'un dispositif de soutien de type activité partielle conditionné à l'ampleur du choc.

## 2.2. Zoom sur les effets des mesures de maintien de l'emploi

Dans cette sous-section, nous élargissons le modèle décrit à la section 2 afin d'évaluer l'efficacité relative des mesures de maintien de l'emploi sur la part des entreprises confrontées à des déficits de trésorerie<fnref n="18" />. L'analyse se concentre sur le rapport coût-efficacité des deux types de dispositifs fréquemment utilisés, l'activité partielle (AP) et la subvention des salaires (SdS). Pour ce faire, nous imposons une neutralité fiscale entre les deux dispositifs. Elle s'obtient en veillant à la neutralité budgétaire des deux dispositifs, c'est-à-dire à ce que leur coût respectif soit identique pour l'État. En particulier, une subvention de 40 % des salaires représente un coût comparable à celui du dispositif d'AP fondé sur un taux de remplacement de 80 % des heures non travaillées, mais dans l'hypothèse où le soutien de l'État est réparti uniformément entre les entreprises qui connaissent une baisse de chiffre d'affaires au-dessus d'un certain seuil

<footnote n="18">18. Nous ne tenons plus compte ici des autres mesures (moratoire sur la dette et report d'impôt) pour nous concentrer sur les politiques du marché du travail.</footnote>
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure V – Impact des mesures de soutien sur la part d'entreprises confrontées à un manque de liquidités pour deux dispositifs d'aide aux dépenses salariales, scénario bas</figcaption></figure>

Note : le dispositif de subvention salariale correspond à une réduction de 80 % de la facture salariale dans tous les secteurs confrontés à un choc sur le chiffre d'affaires supérieur à 20 %. Le dispositif d'activité partielle est conditionné à l'ampleur du choc dans le secteur et modélisé par un relèvement à 0.8 de l'élasticité de la facture salariale par rapport au chiffre d'affaires.

Source : calculs de l'OCDE à partir des données d'Orbis®.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure VI – Impact des mesures de soutien sur la part d'entreprises confrontées à un manque de liquidités pour deux dispositifs d'aide aux dépenses salariales, scénario haut</figcaption></figure>

Note : voir figure V.

Source : calculs de l'OCDE à partir des données d'Orbis®.

(i.e. 20 % comme avec les hypothèses retenues dans la section précédente). Nous supposons également que les baisses d'activité se traduisent directement par des réductions du temps de travail, tandis que l'emploi reste constant.

La probabilité qu'une entreprise devienne illiquide est affectée par la manière dont la charge de l'ajustement du temps de travail est partagée entre l'État, les entreprises et les salariés. Une augmentation du soutien des pouvoirs publics ou une baisse des salaires contribuent toutes deux à

la réduction du risque de déficit de trésorerie. À l'inverse, le paiement des heures non travaillées a l'effet opposé. Pour démêler l'effet direct du soutien à l'emploi dans les entreprises présentant des problèmes de trésorerie de l'effet indirect dû à l'ajustement des salaires, nous réalisons deux séries de simulations :

- Les entreprises complètent les subventions publiques afin de maintenir les revenus des salariés malgré une réduction du temps de travail. Dans ce scénario, les salaires ne sont pas ajustés,
ce qui isole l'effet direct du soutien de l'État visant à réduire la part des entreprises illiquides.

- Les entreprises ne complètent pas les subventions en cas de réduction du temps de travail, ce qui implique que les salariés ne sont payés que pour les heures effectivement travaillées ou de façon alternative ne bénéficient que de subventions si leurs revenus sont trop faibles. Dans ce scénario, la part des entreprises illiquides est réduite d'autant plus que l'ajustement est reporté sur les salariés.

La façon dont les heures non travaillées se répercutent pour les pouvoirs publics, les entreprises et les salariés selon les dispositifs stylisés d'AP et de SdS est détaillée dans l'encadré 2.

Lorsque les entreprises complètent les subventions afin de compenser en totalité la baisse des salaires, les dispositifs d'AP et de SdS s'avèrent tout aussi efficaces face aux déficits de trésorerie des entreprises (voir figure VII-A). Ceci est principalement dû au fait que l'octroi de

subventions salariales aux entreprises subissant une forte baisse de leur chiffre d'affaires évite que l'aide de l'État ne soit trop dispersée et cible globalement le même ensemble d'entreprises que celles bénéficiant du dispositif d'AP. En effet, la suppression du seuil d'accès aux dispositifs de SdS aurait pour effet de rendre l'AP relativement plus efficace<fnref n="19" />.

Si les employeurs ne complètent pas les subventions, les dispositifs de SdS permettent aux entreprises de réduire les coûts de main-d'œuvre plus que l'AP, avec pour corollaire une protection des revenus plus faible pour les salariés dont le temps de travail est réduit (figure VII-A). En effet, la part des entreprises confrontées à des

## ENCADRÉ 2 – Comparaison stylisée des dispositifs d'activité partielle et de subventions salariales

Dans le cadre d'un dispositif d'activité partielle, les salariés reçoivent une indemnisation correspondant à 80 % de leur salaire pour toute heure non travaillée. Les entreprises qui ne complètent pas la subvention prennent en charge l'intégralité des coûts des heures travaillées, mais aucun des coûts associés aux heures non travaillées. Par conséquent, le coût du travail diminue pour approcher de zéro au même rythme que le nombre d'heures travaillées (figure, graphe A), tandis que le coût de cette subvention pour le gouvernement augmente (graphe B) et les gains des salariés diminuent (graphe C) avec le nombre d'heures non travaillées. Lorsque les entreprises complètent afin d'éviter toute perte de salaire pour les salariés, les gains des salariés ne sont pas affectés par la réduction du temps de travail, tandis que les entreprises doivent contribuer à hauteur de 20 % du coût des heures non travaillées.

Dans le cadre d'un dispositif de subventions salariales, on considère que les employeurs reçoivent une subvention égale à 40 % de leur masse salariale habituelle, indépendamment de la réduction du temps de travail (graphe B). Si les entreprises ne complètent pas, alors la réduction du coût du travail pour les entreprises est égale à la subvention (graphe A). Si les heures de travail diminuent de plus de 60 %, alors le coût du travail pour les entreprises est nul. Les salariés ne reçoivent aucune rémunération pour les heures non travaillées, sauf si leurs revenus pour les heures travaillées passent en deçà du niveau de la subvention (graphe C). Lorsque les entreprises complètent, les revenus des salariés ne sont pas affectés par la réduction du temps de travail, tandis que les entreprises couvrent les coûts des réductions d'heures au-delà de 60 %.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE – Coût du travail pour les entreprises, coût fiscal et taux de remplacement pour les dispositifs stylisés d'activité réduite et de subvention salariale sans compensation de la perte de revenu par l'entreprise</figcaption></figure>

Note : l'axe des abscisses représente le % d'heures non travaillées. La variable représentée en ordonnée est donnée dans le titre de chaque graphique.

Source : OCDE (2020b).

<footnote n="19">19. Le détail des calculs est disponible auprès des auteurs. Dans le cadre du dispositif de SdS, sans application d'aucun seuil et avec des entreprises ne complétant pas les subventions, la part des entreprises confrontées à des déficits de liquidités serait de 32 % contre 29 %. En effet, plus le seuil est bas, plus le nombre d'entreprises éligibles au dispositif est élevé et plus le niveau des subventions salariales est faible pour chaque entreprise, étant donné que le coût budgétaire global est constant.</footnote>
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure VII – Simulation de la baisse de la part d'entreprises confrontées à un manque de liquidités avec les dispositifs de subvention salariale et d'activité partielle, scénario bas à 10 mois</figcaption></figure>

Source : calculs de l'OCDE à partir des données d'Orbis®.

déficits de trésorerie diminue beaucoup plus dans le cadre du dispositif stylisé de SdS (d'environ 18 points de pourcentage (p.p.)) que dans le cadre du dispositif d'AP (jusqu'à 12 p.p.). Mais ces estimations intègrent à la fois l'effet direct du soutien de l'État et les ajustements indirects des revenus des salariés. La figure VII-B illustre en outre la répartition du poids de l'ajustement entre les salariés et l'État par rapport à un scénario d'ajustement par le marché. Le dispositif d'AP envisage le même ajustement au niveau des salariés que dans le scénario d'ajustement par le marché et, par conséquent, la réduction de 12 p.p. de la part des entreprises illiquides est entièrement due à la contribution étatique. À l'inverse, l'État ne contribue qu'à hauteur de 10.5 p.p. dans le cadre de la réduction associée aux dispositifs de SdS et les 7.5 p.p. restants sont à la charge des salariés. Par conséquent, lorsque les entreprises ne complètent pas l'aide de l'État, les dispositifs d'AP apparaissent légèrement plus efficaces<fnref n="20" />.

* * *
* * *

Cet article a examiné la vulnérabilité des entreprises non financières dans le contexte de la crise de la Covid-19. Sans aucune intervention politique, notre modèle prédit que leurs réserves de liquidités auraient rapidement disparu après le premier confinement : 18 % des entreprises de notre échantillon auraient été à court de trésorerie au bout d'un mois, 26 % après deux mois, 30 % après trois mois et 38 % après dix mois. L'impact du choc est extrêmement hétérogène selon les secteurs, mais

les entreprises confrontées à un risque élevé de déficit de trésorerie semblent être principalement à la fois rentables et viables. Cependant, une part importante de ces entreprises ne disposent pas de garanties suffisantes pour combler un manque de trésorerie avec une dette supplémentaire et/ou sont trop endettées pour faire face à la crise en ayant recours à de nouveaux prêts bancaires.

Les gouvernements ont mis en place un large éventail de mesures pour atténuer le risque d'une crise de trésorerie, par des mesures de maintien de l'emploi, des moratoires sur la dette et des reports fiscaux, et un ensemble de politiques complémentaires visant à répondre aux besoins de trésorerie restants (par exemple des dispositifs de garantie de prêts et des mesures de soutien direct). En additionnant les différentes mesures (report d'impôt, moratoire sur la dette et subvention des salaires), notre simulation suggère que les interventions publiques ont ramené la part des entreprises à court de liquidités à des niveaux normaux, compensant ainsi le choc d'activité pour les entreprises situées dans la moyenne. Par ailleurs, parmi les nombreuses mesures mises en place dans les pays de l'OCDE, le soutien direct et indirect au paiement des salaires semble avoir été une politique clé pour freiner la crise de trésorerie, compte tenu de la part élevée des coûts salariaux dans les dépenses totales. Si

<footnote n="20">20. Cet exercice porte sur des faits stylisés et vise à illustrer les mécanismes d'ajustement liés aux dispositifs d'AP et de SdS. Les différentes façons dont ces dispositifs pourraient être conçus peuvent avoir un impact significatif sur leur efficacité (par exemple selon l'ampleur de l'ajustement des salaires et/ou les seuils d'éligibilité). De plus, la comparaison de dispositifs stylisés et les simulations associées font abstraction de la différence entre les coûts du travail pour les entreprises et le salaire brut due aux charges sociales versées par les employeurs.</footnote>
l'on impose un coût budgétaire identique pour l'État, l'efficacité des dispositifs d'activité partielle (AP) et de subvention des salaires (SdS) destinés à limiter les déficits de trésorerie des entreprises apparaît dépendre de leur conception. En l'absence d'un seuil d'éligibilité, les dispositifs d'AP apparaissent comme plus efficaces que les dispositifs de SdS. On observe que plus le seuil d'éligibilité est élevé, plus l'effet des deux dispositifs est comparable. Les dispositifs de SdS peuvent réduire davantage la part des entreprises confrontées à des déficits de trésorerie, mais au prix d'une protection des revenus plus faible pour les salariés.

Si l'activité économique s'est redressée en 2021, grâce à un solide soutien de l'État, au déploiement de vaccins efficaces et à la reprise de nombreuses activités économiques, plusieurs défis susceptibles de saper la solidité de la reprise doivent être relevés :

- Une stratégie de sortie efficace des dispositifs de soutien est requise pour maximiser leurs avantages aussi longtemps que possible et réduire leurs inconvénients. Bien que les entreprises aient déjà traversé la partie la plus difficile de la crise, les déficits de trésorerie sont susceptibles de perdurer dans les secteurs les plus touchés par la crise ou des mesures de distanciation sociale pourraient rester en vigueur. Les entreprises pourraient également mettre du temps à générer à nouveau les flux de bénéfices nécessaires au respect de leurs engagements financiers. Les PME, qui ont été les plus touchées au cours de la crise, pourraient notamment ne pas être en mesure d'exploiter pleinement la reprise internationale, contrairement à leurs concurrents plus importants. Par conséquent, les mesures de soutien pourraient rester en place à court terme afin d'éviter que leur suppression prématurée ne provoque un effondrement des flux de crédit (Conseil de stabilité financière, 2021).

- Il est toujours possible que le choc se traduise par une vague d'insolvabilité des entreprises. Bien que la réponse claire et rapide des politiques publiques se soit révélée efficace pour limiter les faillites en 2020 (Djankov & Zhang, 2021 ; OCDE, 2021), le nombre de sociétés non financières en difficulté a probablement augmenté partout dans le monde, car le choc a réduit les ventes et les profits, créant une pression à la baisse sur la valeur des actifs des entreprises (Carletti et al., 2020 ; Guerini et al., 2020 ; Hadjibeyli et al., 2021). De même, l'utilisation d'instruments de crédit pour contrer les déficits de trésorerie a provoqué une hausse de l'endettement dans des segments du secteur

privé. En conséquence, l'un des défis de sortie de crise pour les entreprises surendettées mais viables consiste à restaurer leurs réserves de fonds propres et à assurer la soutenabilité de la dette induite par la pandémie.

- Les conséquences de la crise et des politiques massives de soutien sur la productivité demeurent largement inconnues à ce jour. La crise pourrait avoir des effets de destruction-création (cleansing effect) ou pourrait affecter de façon durable la productivité agrégée, en fonction de la productivité des entreprises contraintes de quitter le marché et du dynamisme de la création d'entreprises. Par ses effets sur le type d'entreprises « sauvées » et donc sur la répartition de la productivité et sur les barrières à l'entrée des marchés, le soutien de l'État est susceptible de modifier ce processus de sélection du marché et, par là même, les performances globales en matière de productivité. De premières analyses suggèrent que les politiques publiques ont contribué à une hibernation du secteur privé plutôt qu'à sa « zombification », ce qui, du point de vue de la productivité, est également bénéfique (Cros et al., 2021 ; Laeven et al., 2020). Afin de favoriser la croissance de la productivité et répondre aux besoins de la réallocation des ressources entre les entreprises et les secteurs dans la période d'après crise, il est important que le retrait progressif des mesures de soutien et leur plus grand ciblage vers les entreprises viables s'accompagne de mesures incitatives pour encourager l'entrée de nouvelles entreprises sur le marché.

- Les pouvoirs publics seront confrontés à des défis variables en fonction de la gravité du choc et de la panoplie des mesures adoptées. Bien que les outils utilisés par les pouvoirs publics pour soutenir le secteur privé aient été globalement comparables, ils ont été mis en œuvre selon des combinaisons différentes. Là où des politiques visant à lisser les obligations financières au fil du temps (par exemple les reports d'impôts ou d'échéances de prêts ou encore les dispositifs de garantie de prêts) l'ont emporté sur les politiques de soutien direct impliquant une mutualisation des pertes (par exemple l'injection de liquidités ou les subventions directes), la dette publique devrait moins augmenter ; toutefois, les ratios d'endettement des entreprises devraient augmenter davantage, ce qui pourrait conduire à un surendettement dans le secteur privé. De manière symétrique, la prédominance du soutien direct laisserait les entreprises avec une charge de la dette plus faible, mais augmenterait plutôt la dette publique, ce qui entraînerait des défis futurs en matière de politique budgétaire. ☐
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<table><caption>Tableau A-1 – Dynamique détaillée des trois scénarios de choc sur les chiffres d'affaires</caption><thead><tr><th></th><th></th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th><th>6</th><th>7</th><th>8</th><th>9</th><th>10</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Nombre de mois à partir du début du confinement</td><td>Scénario haut</td><td>C</td><td>C</td><td>C*0.75</td><td>C*0.4</td><td>C*0.4</td><td>C*0.4</td><td>C*0.2</td><td>C*0.2</td><td>C*0.1</td><td>C*0.1</td></tr><tr><td>Scénario bas</td><td>C</td><td>C</td><td>C*0.75</td><td>C*0.4</td><td>C*0.4</td><td>C*0.4</td><td>C*0.2</td><td>C*0.75</td><td>C*0.4</td><td>C*0.2</td></tr></tbody></table>

Note : le tableau présente la dynamique détaillée de chacun des scénarios. Le choc des chiffres d'affaires (C) est spécifique au secteur et calculé chaque mois par rapport aux chiffres d'affaires en temps normal.

<table><caption>Tableau A-2 – Nombre d'entreprises par pays</caption><thead><tr><th>Pays</th><th></th><th>Nombre total d'entreprises</th><th>% de l'échantillon</th></tr></thead><tbody><tr><td>Belgique</td><td>BEL</td><td>12 037</td><td>1.4</td></tr><tr><td>Allemagne</td><td>DEU</td><td>2 801</td><td>0.3</td></tr><tr><td>Danemark</td><td>DNK</td><td>1 840</td><td>0.2</td></tr><tr><td>Espagne</td><td>ESP</td><td>202 731</td><td>23.6</td></tr><tr><td>Finlande</td><td>FIN</td><td>17 670</td><td>2.1</td></tr><tr><td>France</td><td>FRA</td><td>52 614</td><td>6.1</td></tr><tr><td>Royaume-Uni</td><td>GBR</td><td>18 999</td><td>2.2</td></tr><tr><td>Hongrie</td><td>HUN</td><td>82 821</td><td>9.6</td></tr><tr><td>Irlande</td><td>IRL</td><td>1 473</td><td>0.2</td></tr><tr><td>Italie</td><td>ITA</td><td>288 091</td><td>33.5</td></tr><tr><td>Pologne</td><td>POL</td><td>22 526</td><td>2.6</td></tr><tr><td>Portugal</td><td>PRT</td><td>108 638</td><td>12.6</td></tr><tr><td>Roumanie</td><td>ROU</td><td>5 499</td><td>0.6</td></tr><tr><td>Suède</td><td>SWE</td><td>41 559</td><td>4.8</td></tr><tr><td>Total</td><td></td><td>859 299</td><td>100</td></tr></tbody></table>

Source : calculs de l'OCDE à partir des données d'Orbis®.

<table><caption>Tableau A-3 – Statistiques descriptives au niveau des entreprises</caption><thead><tr><th></th><th>p5</th><th>p25</th><th>p50</th><th>moyenne</th><th>p75</th><th>p95</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de salariés</td><td>3</td><td>5</td><td>8</td><td>38</td><td>19</td><td>106</td></tr><tr><td>Chiffre d'affaires brut</td><td>113 306</td><td>380 421</td><td>985 592</td><td>10 800 000</td><td>3 149 000</td><td>26 100 000</td></tr><tr><td>Valeur ajoutée</td><td>39 191</td><td>128 364</td><td>307 468</td><td>2 293 000</td><td>871 795</td><td>6 137 000</td></tr><tr><td>Intermédiaires</td><td>46 000</td><td>203 669</td><td>597 060</td><td>8 481 000</td><td>2 125 000</td><td>19 400 000</td></tr><tr><td>Flux de trésorerie</td><td>-1 634</td><td>11 850</td><td>46 843</td><td>775 265</td><td>179 690</td><td>1 607 000</td></tr><tr><td>EBITDA</td><td>-20 355</td><td>16 963</td><td>62 582</td><td>827 842</td><td>226 270</td><td>1 910 000</td></tr><tr><td>Actif total</td><td>56 700</td><td>245 835</td><td>731 839</td><td>6 567 000</td><td>2 539 000</td><td>20 900 000</td></tr><tr><td>Immobilisations</td><td>2 117</td><td>29 407</td><td>134 781</td><td>4 927 000</td><td>615 528</td><td>6 652 000</td></tr><tr><td>Position de liquidité</td><td>1 368</td><td>15 269</td><td>62 429</td><td>515 844</td><td>243 048</td><td>1 900 000</td></tr><tr><td>Actif courant</td><td>31 348</td><td>153 291</td><td>475 153</td><td>5 271 000</td><td>1 643 000</td><td>13 100 000</td></tr><tr><td>Passif total</td><td>25 305</td><td>131 880</td><td>419 238</td><td>6 191 000</td><td>1 479 000</td><td>12 200 000</td></tr><tr><td>Passif courant</td><td>16 398</td><td>90 118</td><td>291 689</td><td>4 056 000</td><td>1 046 000</td><td>8 870 000</td></tr><tr><td>Dette financière à court terme</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>601 248</td><td>58 366</td><td>1 410 000</td></tr><tr><td>Passif à long terme</td><td>0</td><td>3 533</td><td>57 657</td><td>2 102 000</td><td>285 000</td><td>2 582 000</td></tr><tr><td>Dette financière à long terme</td><td>0</td><td>0</td><td>8 830</td><td>1 461 000</td><td>142 138</td><td>1 677 000</td></tr><tr><td>Immobilisations / actif total</td><td>0.01</td><td>0.08</td><td>0.22</td><td>0.29</td><td>0.46</td><td>0.82</td></tr><tr><td>Immobilisations / masse salariale</td><td>0.02</td><td>0.17</td><td>0.59</td><td>3.76</td><td>1.73</td><td>8.24</td></tr><tr><td>Positions de liquidité / actif total</td><td>0.00</td><td>0.03</td><td>0.10</td><td>0.18</td><td>0.26</td><td>0.60</td></tr><tr><td>Flux de trésorerie / actif total</td><td>-0.06</td><td>0.03</td><td>0.07</td><td>0.09</td><td>0.14</td><td>0.33</td></tr><tr><td>Passif total / actif total</td><td>0.14</td><td>0.41</td><td>0.65</td><td>0.68</td><td>0.85</td><td>1.03</td></tr><tr><td>Dette financière / actif total</td><td>0.00</td><td>0.00</td><td>0.07</td><td>0.16</td><td>0.26</td><td>0.57</td></tr><tr><td>Passif courant / revenus</td><td>0.06</td><td>0.16</td><td>0.27</td><td>0.45</td><td>0.46</td><td>1.11</td></tr><tr><td>Ratio de couverture des intérêts</td><td>-8.17</td><td>4.60</td><td>15.70</td><td>2567</td><td>66.40</td><td>1312</td></tr><tr><td>Valeur nette (actif total - passif total)</td><td>-4 755</td><td>53 195</td><td>209 915</td><td>2 535 000</td><td>876 364</td><td>8 361 000</td></tr><tr><td>Immobilisations - passif non courant</td><td>-267 533</td><td>0</td><td>46 558</td><td>1 395 000</td><td>308 069</td><td>4 137 000</td></tr></tbody></table>

Note : les valeurs monétaires sont exprimées en prix courants (2018) en EUR.

Source : calculs de l'OCDE à partir des données d'Orbis®.
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