# Évaluation du crédit d'impôt innovation

Simon Bunel, Benjamin Hadjibeyli

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Simon Bunel, Benjamin Hadjibeyli. Évaluation du crédit d'impôt innovation. Economie et Statistique / Economics and Statistics, 2021, 526-527, pp.113 - 135. 10.24187/ecostat.2021.526d.2055. hal-05219525

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# Évaluation du crédit d'impôt innovation
## An Evaluation of the Innovation Tax Credit

Simon Bunel* et Benjamin Hadjibeyli**

**Résumé** – Le crédit d’impôt innovation (CII) est une extension du crédit d’impôt recherche (CIR) destinée à renforcer l’effet incitatif du CIR pour les PME, afin qu’elles s’engagent dans la création de nouveaux produits *via* le développement de prototypes ou d’installations pilotes. Instauré en 2013, il représentait 120 M€ de créance d’impôt en 2014, pour environ 5 300 bénéficiaires. Cet article propose de mesurer l’impact de l’introduction de ce dispositif sur ses bénéficiaires, sur la période 2013-2016. À l’aide d’une méthode de doubles différences après appariement sur score de propension, il est mis en évidence une hausse de l’emploi plus importante à court terme chez les entreprises bénéficiaires du dispositif, ainsi qu’une hausse plus marquée à moyen terme de leur chiffre d’affaires. Il est également observé une augmentation plus importante du nombre de nouveaux produits fabriqués par les bénéficiaires. Enfin, l’introduction du CII s’est accompagnée d’une baisse des dépenses de recherche déclarées dans le cadre du CIR.

***Abstract*** – The Innovation tax credit (crédit d’impôt innovation, CII) is an extension of the Research tax credit (crédit d’impôt recherche, CIR) intended to boost the incentive effect of the latter on SMEs to encourage them to engage in the creation of new products via the development of prototypes or pilot installations. Introduced in 2013, it represented €120 million of tax credit in 2014 for some 5,300 recipients. This article seeks to measure the impact of the introduction of this scheme on its beneficiaries over the period from 2013 to 2016. Using a difference-in-differences method following propensity score matching, we find a greater increase in employment in the short term for companies benefiting from the scheme, along with a more marked increase in their turnover in the medium term. A greater increase in the number of new products produced by the beneficiaries is also observed. Finally, the introduction of the CII was accompanied by a reduction in the research expenditure reported under the CIR.

Codes JEL / JEL Classification : C21, D22, H32, L25, O31, 038

Mots-clés : innovation, crédit d'impôt, évaluation, produits

Keywords: innovation, tax credit, evaluation, products

<footnote>* Banque de France et Paris School of Economics (simon.bunei@banque-france.fr) ; ** DG Trésor (benjamin.hadjibeyli@dgtresor.gouv.fr)</footnote>

<footnote>Nous remercions Vincent Dortet-Bernadet, Dominique Goux, Sylvie Marchand et Sébastien Roux pour leurs conseils, et plus généralement, la Direction générale des entreprises et l'Insee, institutions au sein desquelles nous avons effectué presque la totalité de ce projet. Nous remercions également Philippe Aghion, Mickael Beatriz, Christine Costes, Bronwyn Hall, Xavier Jaravel, Clémence Lenoir, Rémi Monin, Loriane Py, Simon Quantin, Géraldine Séroussi, ainsi que deux relecteurs anonymes, pour leurs commentaires et suggestions. Enfin, l'accès à certaines données utilisées dans le cadre de ce travail a été réalisé au sein d'environnements sécurisés du Centre d'accès sécurisé aux données (Réf. 10.34724/CASD).</footnote>

<footnote>Reçu en janvier 2020, accepté en mars 2021.</footnote>

<footnote>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.</footnote>

<footnote>Citation: Bunel, S. & Hadjibeyli, B. (2021). An Evaluation of the Innovation Tax Credit. *Economie et Statistique* / *Economics and Statistics*, 526-527, 113-135.
doi: 10.24187/ecostat.2021.526d.2055</footnote>
La recherche, le développement et l'innovation (RDI) sont aujourd'hui l'une des priorités des pouvoirs publics, comme en témoigne l'objectif fixé par l'Union européenne de consacrer 3 % du PIB aux dépenses de R&D et d'innovation et le lancement de l'initiative « Union de l'innovation » dans le cadre de la stratégie Europe 2020. La théorie économique suggère que les activités de RDI doivent être soutenues, car elles ont un effet positif sur la croissance et plusieurs défaillances de marché amènent les entreprises à sous-investir dans ces activités. Toutefois, les modalités de mise en place de politiques de soutien sont largement discutées, en particulier, la question de la répartition optimale entre soutiens directs et incitations fiscales reste centrale.

En France, les incitations fiscales représentent plus de deux tiers des 10 Md€ annuels d'aides à la RDI. Le crédit d'impôt recherche (CIR), instauré en 1983 et fortement réformé en 2008, en est le principal dispositif (environ 6 Md€ de créance d'impôt annuelle). De nombreuses évaluations du CIR ont été produites (pour une synthèse, voir Cnepi, 2019). La question essentielle à laquelle ces évaluations tâchent de répondre est celle de l'effet du CIR sur les dépenses de R&D. Les études les plus récentes, qu'elles se basent sur des modèles structurels (Lopez & Mairesse, 2018 ; Mulkay & Mairesse, 2018) ou sur des méthodes de différences de différences (Bozio et al., 2019) convergent sur le fait que les entreprises qui bénéficiaient déjà du CIR avant la réforme de 2008 ont augmenté leurs dépenses de R&D d'un montant égal ou légèrement supérieur à celui de l'aide fiscale reçue. L'impact sur l'emploi serait plus modéré (Bozio et al., 2019). Certaines études (Bozio et al., 2019 ; Lopez & Mairesse, 2018) se sont également intéressées à l'impact de la réforme du CIR sur l'innovation, montrant une hausse de la probabilité de breveter, sans hausse du nombre de brevets conditionnellement au fait d'avoir déposé un brevet par le passé, et une hausse de la probabilité d'innover. Enfin, Lopez & Mairesse (2018) se sont intéressés à l'impact en termes de productivité, montrant que, si l'impact sur la probabilité d'innover est plus faible pour les grandes entreprises, l'impact sur la productivité croît avec la taille de l'entreprise.

D'autres dispositifs français d'aide à la RDI ont été évalués. Tout d'abord, le dispositif « jeunes docteurs » inclus dans le CIR a fait l'objet de deux évaluations spécifiques (Margolis & Miotti, 2015 ; Giret et al., 2018). Ces deux études trouvent un effet positif du dispositif sur l'emploi des jeunes docteurs, mais sans impact

au final sur la qualité de l'emploi. Le dispositif « jeunes entreprises innovantes » (JEI) a égale-ment fait l'objet de trois évaluations (Lelarge, 2008, 2009 ; Hallépée & Houlou-Garcia, 2012 ; Bunel et al., 2020), qui trouvent un effet positif sur l'emploi notamment. En ce qui concerne la participation aux pôles de compétitivité, un impact positif sur les dépenses de R&D a été mis en évidence (Bellégo & Dortet-Bernadet, 2014) à partir d'une méthode d'appariement et d'une estimation en différences de différences, mais cet effet serait hétérogène par type de pôle (Ben Hassine & Mathieu, 2017). De manière plus générale, d'autres travaux se sont intéressés à l'impact global des aides françaises à la R&D. En combinant un modèle de demande de travail et une méthode d'appariement, Dortet-Bernadet & Sicsic (2015) montrent que les aides à la R&D ont un effet positif sur l'emploi qualifié des PME. Enfin, plusieurs évaluations de dispositifs français de soutien à l'innovation ont été menées dans le cadre du plan d'évaluation des aides à la RDI (Charpin, 2020), dont celles des aides individuelles à l'innovation de Bpifrance ou des aides aux projets de R&D.

En 2013, le CIR a été étendu aux dépenses d'innovation des PME via le Crédit d'impôt innovation (CII). L'assiette du CII est constituée des dépenses de conception de prototypes ou d'installations pilotes de nouveaux produits, dans la limite de 400 000 € par an et par entreprise, et son taux est de 20 %. En particulier, les dépenses de personnel et les dotations aux amortissements liées à ces activités sont concernées par ce crédit d'impôt. Néanmoins, les assiettes du CIR et du CII sont disjointes, puisqu'elles font référence à des activités différentes, l'une plus en amont du processus de RDI et l'autre plus en aval. Le CII a pour objectif de compléter le CIR en favorisant la valorisation économique d'une technologie, là où le CIR favorisait son développement expérimental. Sur ses deux premières années d'existence, le CII a concerné 6 574 PME, pour un montant total de 203 M€ de crédit d'impôt et une créance annuelle moyenne de 22 k€.

Le CII étant un dispositif récent, il n'existe pas, à notre connaissance, d'évaluation de ce dispositif. La présente évaluation a pour objectif de combler ce manque. Tout d'abord, nous nous intéressons au développement économique au sens large des entreprises bénéficiaires, en les comparant à des PME similaires n'ayant pas bénéficié du CII. Nous étudions l'effet de l'introduction du dispositif sur, par exemple, l'emploi, le chiffre d'affaires ou l'investissement. Ensuite, le CII ayant pour objectif de concourir au développement des activités d'innovation des entreprises
et à la mise sur le marché de nouveaux produits, nous analysons les différences d'évolution du nombre de nouveaux produits entre entreprises bénéficiaires et entreprises comparables non bénéficiaires. À notre connaissance, l'étude empirique de l'effet d'un dispositif de soutien public à la R&D et l'innovation sur la mise sur le marché de produits nouveaux est une première au sein de la littérature. Au-delà de l'innovation méthodologique reposant sur l'utilisation de données de produits, l'étude de cette question est particulièrement importante pour l'évaluation du CII, qui vise justement à inciter les bénéficiaires à la création de produits nouveaux. Enfin, le positionnement de ce dispositif dans le pano- rama très dense des aides françaises à la RDI est une question essentielle pour l'orientation des politiques publiques. C'est pourquoi nous nous intéressons aux interactions avec le CIR, afin notamment de mesurer s'il y a eu un éventuel effet de substitution entre les deux dispositifs.

La section 1 présente le dispositif et quelques statistiques descriptives. La section 2 présente la méthodologie employée dans cette évaluation, une méthode de doubles différences après appariement. Enfin, la section 3 décrit les résultats obtenus.

# 1. Description du dispositif

## 1.1. La mesure

Le Crédit d'impôt innovation (CII) est une extension du Crédit d'impôt recherche (CIR) réservée aux PME<fnref n="1" /> ; son assiette est constituée des dépenses d'innovation relatives à la concep- tion de prototypes ou d'installations pilotes de nouveaux produits, dans la limite de 400 000 € par an et par entreprise, et à un taux de 20 %. Cette assiette inclut des dépenses internes, notamment relatives au personnel et aux immo- bilisations, ainsi que des dépenses sous-traitées. La déclaration à l'administration fiscale se fait dans le cadre de celle du CIR, mais les assiettes de dépenses concernées par les deux dispositifs sont disjointes. En outre, si le crédit d'impôt au titre du CIR ou du CII excède le montant d'impôt sur les sociétés, le surplus (ou la tota- lité si la PME n'est pas imposable) donne lieu à remboursement par la Direction Générale des Finances Publiques (DGFiP). Ce remboursement peut être immédiat si la PME bénéficiaire en fait la demande auprès de l'administration fiscale<fnref n="2" />.

Le nouveau produit, issu des travaux d'innova- tion donnant droit au CII, doit se distinguer des produits du marché de référence (les concurrents de l'entreprise) par des performances supérieures sur le plan technique, des fonctionnalités, de l'er-gonomie ou de l'écoconception, et ceci à la date

du début des travaux. En particulier, les innova- tions de service, de procédé, d'organisation ou de mode de commercialisation sont exclues du dispositif. Ainsi, le CII a pour objectif d'aider à améliorer les performances d'un produit à des fins de mise sur le marché, alors que le CIR a pour objectif de lever un verrou technologique en faisant progresser l'état des connaissances scientifiques et techniques disponibles aux débuts des travaux. Le CII complète donc le CIR en favorisant la valorisation économique d'une technologie, là où le CIR favorisait son développement expérimental. Par conséquent, le CII apparaît plus en aval du processus d'inno- vation, alors que le CIR joue plus en amont. Par construction, ces deux crédits d'impôts sont donc, *a priori*, complémentaires. Toutefois, si des externalités positives semblent induites par le CIR, *via* le conditionnement de l'éligi- bilité des dépenses à l'objectif de progrès des connaissances scientifiques et techniques autour d'une technologie, l'existence de ces externalités semble plus difficile à envisager dans le cas du CII, qui vise la conception d'un prototype ou une installation pilote d'un produit nouveau au sein d'une entreprise. Au total, le CII constitue un dispositif original de soutien à la R&D et à l'innovation, en raison de son objectif principal de développement de produits, de la nature des dépenses éligibles qui interviennent relativement tard au cours du processus de R&D et du faible nombre d'externalités positives générées autour des bénéficiaires.

L'objectif principal du CII, exprimé dans la loi de finances pour 2013 instaurant le dispositif<fnref n="3" /> est de « renforcer la compétitivité des PME inno- vantes » en favorisant la création de nouveaux produits et donc la valorisation économique de l'activité de recherche et développement (R&D). En particulier, sur ce second point, la nécessité de développer les efforts en innovation était alors illustrée par le tableau de bord 2011 de l'innova- tion au sein de l'Union européenne, selon lequel « moins d'un tiers des PME françaises ont mis en place une innovation de produit ou de procédé contre 54 % des PME allemandes », écart qui reste encore aujourd'hui conséquent. Cet écart s'explique en partie par des considérations secto- rielles, le poids du secteur industriel dans le tissu

<footnote n="1">1. Le CII est réservé aux entreprises qui satisfait à la définition des micro, petites et moyennes entreprises donnée à l'annexe I au règlement (CE) 800/2008 de la Commission européenne : ce sont donc les entreprises qui occupent moins de 250 personnes et dont le chiffre d'affaires annuel n'excède pas 50 millions d'euros ou dont le total du bilan annuel n'excède pas 43 millions d'euros.</footnote>

<footnote n="2">2. 70 % des bénéficiaires du CII en 2013 ou 2014 ont recours à cette pos- sibilité de remboursement immédiat.</footnote>

<footnote n="3">3. Examen de la première partie du projet de loi de finances pour 2013 – Tome II : Conditions générales de l'équilibre financier.</footnote>
économique étant très important en Allemagne en comparaison des autres pays européens, et l'industrie étant un secteur fortement innovant. Si, par exemple, Balcone & Schweitzer (2019) montrent que la composition sectorielle influe fortement sur le niveau de dépenses de R&D, elle semble cependant moins bien expliquer les écarts en termes d'innovation, comme le suggèrent Duc & Ralle (2019). En effet, les entreprises allemandes sont généralement plus innovantes et introduisent davantage de nouveaux produits que celles des autres pays européens, mais la structure sectorielle ne semble expliquer qu'une faible part de cet écart, tout comme la structure par taille d'entreprises. Dès lors, la propension des PME à lancer de nouveaux produits s'explique probablement davantage par des facteurs liés au processus d'innovation. Le soutien aux dépenses d'innovation à l'aide d'une incitation fiscale demeure une particularité, mais certains pays ont introduit des dispositifs similaires, notamment l'Espagne, avec un crédit d'impôt de 12 % sur les innovations technologiques.

## 1.2. Données

Nous disposons de la liste des entreprises ayant bénéficié du CIR ou du CII et du montant de la créance octroyée chaque année, ainsi que de toutes les informations contenues dans la déclaration de CIR (base de gestion du CIR, Gecir). Cela nous permet d'identifier les bénéficiaires du CII, mais aussi les PME bénéficiaires du CIR qui n'ont pas demandé le CII à la suite de sa création. L'enquête R&D nous permet par ailleurs d'identifier des entreprises susceptibles de mener des activités d'innovation avant la création du CII. Nous apparions ces données avec les données comptables annuelles des entreprises (chiffre d'affaires, total du bilan, excédent brut

d'exploitation, investissement, endettement, etc.) issues des fichiers Fare afin d'étudier les effets du dispositif sur ces variables. Ces données sont enrichies des déclarations annuelles de données sociales (DADS), qui fournissent, pour chaque entreprise, des données sur l'emploi et les salaires. L'appartenance éventuelle à un groupe fiscal est prise en compte en utilisant les liaisons financières entre sociétés (Lifi). Enfin, l'utilisation des données de l'Atlas des brevets nous permet d'étudier l'activité d'innovation des entreprises, et l'enquête annuelle de production (EAP) permet d'étudier l'évolution du nombre de produits fabriqués par catégorie de produits et par entreprise au sein de l'industrie manufacturière. Ces diverses sources de données sont présentées plus en détail dans l'Annexe en ligne C1 (lien à la fin de l'article).

## 1.3. Statistiques descriptives

Le montant annuel de CII ainsi que le nombre de bénéficiaires ont augmenté entre 2013 et 2014 (tableau 1), traduisant l'appropriation progressive du dispositif par les entreprises. La hausse du montant total de CII octroyé s'explique à la fois par la hausse du nombre de ses bénéficiaires et par la hausse du montant moyen : le montant total a augmenté de 40 % entre 2013 et 2014, pour un nombre de bénéficiaires qui n'a augmenté que de 29 %, alors que dans le même temps le montant moyen a crû de 12 %. Le montant total de dépenses d'innovation déclarées est de 635 M€ en 2014 ; la proportion d'entreprises atteignant le plafond de dépenses d'innovation de 400 k€ est faible (3 %), ce qui se traduit par un taux effectif moyen de crédit d'impôt de 23 %. Ce sont donc principalement de petites PME qui bénéficient du CII, pour qui le montant perçu

<table><caption>Tableau 1 – Nombre de bénéficiaires et montants annuels de CII</caption><thead><tr><td></td><td>Nombre de bénéficiaires</td><td>Montant total de créance (M€)</td><td>Montant moyen de créance (k€)</td></tr></thead><tbody><tr><td>2013</td><td>4 092</td><td>83</td><td>20</td></tr><tr><td>2014</td><td>5 286</td><td>120</td><td>23</td></tr></tbody></table>

Source : DGFIP-Mesri, base Gecir (2013-2014).

<table><caption>Tableau 2 – Répartition sectorielle des bénéficiaires du CII et des montants de CII et de CIR accordés aux PME en 2014 (en %)</caption><thead><tr><td></td><td>Nombre de bénéficiaires du CII</td><td>Montant de CII</td><td>Montant de CIR accordé aux PME</td></tr></thead><tbody><tr><td>Information et communication</td><td>32</td><td>38</td><td>27</td></tr><tr><td>Industrie manufacturière</td><td>30</td><td>28</td><td>25</td></tr><tr><td>Activités spécialisées, scientifiques et techniques</td><td>22</td><td>21</td><td>37</td></tr><tr><td>Commerce, réparation d'automobiles et de motocycles</td><td>8</td><td>7</td><td>5</td></tr><tr><td>Autres</td><td>8</td><td>6</td><td>5</td></tr><tr><td>Total</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr></tbody></table>

Source : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, base Fare.
n'est pas négligeable : pour les PME ayant moins de cinq emplois, qui représentent 27 % des bénéficiaires en 2014, le montant de CII représente 8 % de leur chiffre d'affaires en moyenne.

En 2014, trois secteurs perçoivent 87 % du montant total de CII (tableau 2) : l'information et communication (38 % du montant total du CII), l'industrie manufacturière (28 %) et les activités spécialisées, scientifiques et techniques (21 %). Si l'on considère le nombre de bénéficiaires, 84 % appartiennent à l'un de ces trois secteurs : 32 % à l'information et communication, 30 % à l'industrie manufacturière et 22 % aux activités spécialisées, scientifiques et techniques. Ces trois secteurs sont aussi ceux dans lesquels la proportion d'entreprises innovantes est la plus élevée d'après l'enquête Innovation de l'Insee (Clément & Petricã, 2017). Si les trois secteurs percevant le plus de CII sont les mêmes que ceux percevant le plus de CIR, leur poids diffère selon le type de crédit d'impôt considéré. En effet, dans le cas du CIR, le secteur des activités spécialisées, scientifiques et techniques perçoit 37 % du CIR accordé aux PME, le secteur de l'information et communication 27 % et l'industrie manufacturière 25 %.

En 2014, le montant moyen de crédit d'impôt par entreprise bénéficiaire du CII est de 23 000 € (tableau 3). Ces entreprises bénéficiaires ont un effectif médian de 10 salariés et sont généralement plus grandes que les autres PME. À titre de comparaison, les entreprises de moins de 10 salariés représentent 93 % des PME dans l'ensemble de l'économie française. Sur l'ensemble de l'économie, l'effectif total employé

par les entreprises bénéficiaires du CII est de 106 000. L'âge médian d'une entreprise bénéficiaire du CII est de 10 ans.

Parmi les entreprises bénéficiaires du CII, 57 % déclarent également des dépenses de R&D dans le cadre du CIR, correspondant à un montant moyen de CIR de 82 000 €. Au total, ces PME qui cumulent CIR et CII représentent 15 % du montant de CIR accordé aux PME. Elles ont un niveau d'emploi plus élevé que celles bénéficiant uniquement du CII. Les PME bénéficiant uniquement du CII sont plus petites que celles bénéficiant uniquement du CIR.

Les entreprises bénéficiaires du CII en 2014 ont un chiffre d'affaires moyen de 3.6 M€ (tableau 4), ce qui représente un chiffre d'affaires total de 18.6 Md€. Près d'un quart (22 %) de ce chiffre d'affaires total est réalisé à l'export. Ces mêmes entreprises génèrent une valeur ajoutée totale de 7.1 Md€, soit 0.33 % du PIB. Parmi ces entreprises, 64 % ont un excédent brut d'exploitation positif et 91 % dégagent une valeur ajoutée positive. Ces chiffres sont légèrement supérieurs à ceux des PME bénéficiant uniquement du CIR en 2014, parmi lesquelles 58 % ont un excédent brut d'exploitation positif et 87 % dégagent une valeur ajoutée positive.

Le taux d'investissement<fnref n="4" /> moyen s'établit à 6 %. Le taux d'investissement agrégé de l'ensemble des bénéficiaires du CII est de 8 %, et de 9 % si l'on considère l'ensemble des PME

<table><caption>Tableau 3 – Principales caractéristiques des PME bénéficiaires du CIR ou du CII en 2014</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th>Nombre de bénéficiaires</th><th>Âge (années)</th><th colspan="2">Nombre de salariés (ETP)</th><th>Montant de CIR (k€)</th><th>Montant de CII (k€)</th></tr><tr><th>Total</th><th>Médian</th><th>Moyen</th><th>Médian</th><th>Moyen</th><th>Moyen</th></tr></thead><tbody><tr><td>CII</td><td>5 286</td><td>10</td><td>21</td><td>10</td><td>47</td><td>23</td></tr><tr><td>dont CII uniquement</td><td>2 272</td><td>10</td><td>16</td><td>7</td><td>-</td><td>24</td></tr><tr><td>cumul CIR et CII</td><td>3 014</td><td>11</td><td>25</td><td>13</td><td>82</td><td>22</td></tr><tr><td>CIR uniquement</td><td>12 992</td><td>10</td><td>22</td><td>9</td><td>107</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Source et champ : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, DADS, Fare, Sirus. PME bénéficiaires du CIR ou du CII en 2014.

<table><caption>Tableau 4 – Données comptables et ratios financiers des bénéficiaires du CII en 2014</caption><thead><tr><th></th><th>Moyenne</th><th>Médiane</th><th>Écart-type</th></tr></thead><tbody><tr><td>Chiffre d'affaires (k€)</td><td>3 576</td><td>1 246</td><td>6 092</td></tr><tr><td>Chiffre d'affaires à l'export (k€)</td><td>784</td><td>15</td><td>2 542</td></tr><tr><td>Excédent brut d'exploitation (k€)</td><td>158</td><td>39</td><td>1 086</td></tr><tr><td>Valeur ajoutée (k€)</td><td>1 367</td><td>593</td><td>2 217</td></tr><tr><td>Dette (k€)</td><td>566</td><td>139</td><td>1 742</td></tr><tr><td>Capitaux propres (k€)</td><td>1 405</td><td>427</td><td>5 233</td></tr><tr><td>Taux d'investissement</td><td>6.2</td><td>1.9</td><td>12.0</td></tr></tbody></table>

Source : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, Fare. PME bénéficiaires du CII en 2014.

<footnote n="4">4. Le taux d'investissement est défini comme le ratio entre les investissements corporels bruts hors apports et la valeur ajoutée.</footnote>
bénéficiaires du CIR. Ces chiffres sont infé-
rieurs au taux d'investissement de l'ensemble
des secteurs d'activité en 2014, qui s'établit à
18 % (Insee, 2016). Toutefois, cette différence
s'explique probablement par le fait que les béné-
ficiaires du CII sont des PME, qui investissent
moins que les ETI ou les grandes entreprises de
manière générale. En 2014, 61 % des entreprises
comptant de 1 à 9 salariés ont un investisse-
ment non nul, contre 96 % des entreprises de
250 salariés ou plus (Insee, 2016). Ce faible taux
d'investissement peut également s'expliquer
par des investissements davantage centrés sur
l'immatériel pour des stades peu avancés de
développement de produits. Notons enfin que
30 % des bénéficiaires du CII en 2014 appar-
tiennent à un groupe.

## 2. Méthodologie

Cette section détaille la méthodologie de notre
évaluation, qui s'inspire des méthodes usuelles
d'évaluation des politiques publiques (Givord,
2014).

### 2.1. Stratégie empirique

Lors de l'évaluation de l'effet d'un dispositif
sur divers indicateurs, la simple comparaison
de l'évolution de ces indicateurs pour les béné-
ficiaires du dispositif par rapport à ceux qui n'en
bénéficient pas n'est pas suffisante, car le fait
même de bénéficier du dispositif n'est souvent
pas aléatoire : les entreprises les plus dyna-
miques peuvent notamment être les plus enclines
à demander un crédit d'impôt. Afin de corriger
ce biais de sélection, des méthodes contrôlant les
différences observables entre les bénéficiaires et
les non bénéficiaires ont été développées.

Dans la présente évaluation du CII, les entre-
prises traitées (Tᵢ = 1) sont définies comme celles
ayant été bénéficiaires du CII en 2013 ou 2014
et les entreprises non traitées (Tᵢ = 0) comme
celles ne l'ayant pas été. Nous disposons de
données comptables, d'emploi et relatives
aux brevets ou au CIR, ce qui nous permet de
contrôler les différences observables entre les
bénéficiaires (entreprises traitées) et les non
bénéficiaires (entreprises non traitées), afin de
tenter d'identifier un effet causal du CII sur
les entreprises bénéficiaires. Pour cela, il faut
que l'hypothèse d'indépendance conditionnelle
suivante soit vérifiée :

$$
Y_i^0 \perp T_i | X_i
$$

où $Y_i^0$ correspond à la variable Y lorsque l'entreprise i n'est pas traitée et $X_i$ est un vecteur de variables observables relatives à l'entreprise i. Cela revient à dire que, conditionnellement aux

caractéristiques observables X, l'évolution des
entreprises n'ayant pas bénéficié de la mesure
fournit un bon contrefactuel de l'évolution poten-
tielle des bénéficiaires, si elles n'en avaient pas
bénéficié. Cette hypothèse est forte. Elle traduit
le fait qu'en dehors des observables X, il n'existe
pas d'autres caractéristiques qui influent à la fois
sur les évolutions futures et le choix du traitement.

Pour contrôler les caractéristiques observables,
nous avons recours aux méthodes d'appariement
sur données observables, qui nous permettent de
construire un groupe de contrôle statistiquement
proche des entreprises traitées. Ce dernier nous
permettra d'évaluer l'effet du dispositif sur les
entreprises traitées, en comparant la différence
d'évolution de différentes variables d'intérêt
entre les deux groupes après la mise en place
du traitement. En raison du grand nombre de
données différentes et afin d'utiliser le maximum
d'information pour créer un groupe de contrôle,
nous optons pour des méthodes d'appariement
sur le score de propension (Rosenbaum &
Rubin, 1983). Le score de propension est défini
comme la probabilité d'être traité condition-
nellement aux caractéristiques observables
$p(X_i) = P(T_i = 1 | X_i)$. Rosenbaum et Rubin
(1983) montrent que si la variable de résultat $Y^0$
est indépendante du traitement T conditionnelle-
ment aux observables X, alors elle est également
indépendante de T conditionnellement au score
de propension $p(X)$. La méthode d'appariement
consiste alors à apparier des entreprises traitées
avec des entreprises non traitées ayant des scores
de propension proches.

## 2.2. Construction du groupe de contrôle et préparation des données

Le CII est un crédit d'impôt qui s'adresse à
des PME susceptibles de mener une activité
d'innovation, mais cette capacité à entamer un
processus d'innovation ne peut être observée
empiriquement. Afin de constituer un groupe
de contrôle d'entreprises *a priori* de ce type,
nous nous limitons avant appariement aux PME
bénéficiaires du CIR au moins une fois entre
2009 et 2012 et/ou apparaissant dans l'enquête
R&D au moins une fois entre 2004 et 2012.
La base de sondage de l'enquête R&D étant
construite de façon à sélectionner uniquement
des entreprises menant des activités de R&D en
les identifiant grâce aux aides auxquelles elles
ont recours (CIR, ANR, JEI, etc.), la présence
d'une entreprise dans cette enquête traduit sa
proximité avec le processus d'innovation.

Afin d'étudier l'effet du dispositif, nous avons
besoin de suivre l'évolution d'un certain nombre
de variables, tant parmi les bénéficiaires (traitées)
que les non bénéficiaires (non traitées). Dès lors, l'échantillon total se limite aux entreprises pour lesquelles les données sont disponibles chaque année sur la période 2009-2016. Le choix de 2009 comme première année de notre panel résulte d'un arbitrage entre un nombre d'années avant la mise en place du CII (i) suffisant pour tester l'hypothèse de tendance commune entre le groupe traité et le groupe de contrôle et (ii) assez restreint pour conserver un nombre suffisamment important de bénéficiaires. Nous obtenons donc finalement un panel cylindré sur la période 2009-2016, avec une année en moins pour les données d'emploi (2009-2015). Cette restriction n'est pas sans conséquence sur l'échantillon des PME bénéficiaires effective étudié dans la suite de cet article. En effet, d'après les données fiscales, 6 574 PME sont bénéficiaires du CII au moins une fois en 2013 ou 2014. Parmi ces 6 574 PME, on en retrouve 5 594 dans les bases de données DADS et Fare pour l'année 2012. En appliquant la condition de disponibilité des données sur 2009-2016, on se limite à 2 908 PME bénéficiaires. Ces deux derniers sous-échantillons d'entreprises traitées

sont décrits dans le tableau 5. Les entreprises finalement sélectionnées sont en moyenne plus anciennes, l'année de création moyenne passant de 1998 dans l'échantillon brut à 1993 dans l'échantillon nettoyé. À l'exception de l'endettement et du montant de CIR, l'ensemble des caractéristiques économiques présentées dans le tableau a une magnitude plus importante dans l'échantillon final que dans l'échantillon brut : emploi, chiffre d'affaires, excédent brut d'exploitation, capitaux propres et investissement. Du côté des entreprises non bénéficiaires, ces conditions réduisent la taille de l'échantillon de 24 295 à 12 844 unités.

Toutefois, la condition de proximité avec le processus d'innovation mentionnée plus haut n'est pas suffisante pour assurer une dynamique similaire entre groupe traité et groupe de contrôle ainsi constitués avant mise en place du CII. En effet, la figure I présente l'évolution de l'emploi et du chiffre d'affaires dans le groupe de bénéficiaires du CII et dans le groupe de contrôle avant appariement. On observe assez nettement qu'avant la mise en place du CII les

<table><caption>Tableau 5 – Statistiques descriptives des bénéficiaires</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Données brutes</th><th colspan="3">Données finales</th></tr><tr><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th><th>Médiane</th><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th><th>Médiane</th></tr></thead><tbody><tr><td>Chiffre d'affaires (k€)</td><td>3 766</td><td>6 532</td><td>1 374</td><td>4 937</td><td>6 294</td><td>2 521</td></tr><tr><td>Excédent brut d'exploitation (k€)</td><td>189</td><td>954</td><td>52</td><td>358</td><td>814</td><td>129</td></tr><tr><td>Effectif (ETP)</td><td>21</td><td>30</td><td>10</td><td>27</td><td>31</td><td>15</td></tr><tr><td>Dette (k€)</td><td>525</td><td>1 598</td><td>113</td><td>521</td><td>1 020</td><td>151</td></tr><tr><td>Capitaux propres (k€)</td><td>1 370</td><td>5 812</td><td>404</td><td>1 687</td><td>2 713</td><td>751</td></tr><tr><td>Investissement (k€)</td><td>113</td><td>595</td><td>14</td><td>140</td><td>390</td><td>27</td></tr><tr><td>Date de création</td><td>1 998</td><td>14</td><td>2 002</td><td>1 993</td><td>15</td><td>1 997</td></tr><tr><td>Montant de CIR (k€)</td><td>56</td><td>141</td><td>21</td><td>55</td><td>101</td><td>24</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td colspan="3">5 594</td><td colspan="3">2 908</td></tr></tbody></table>

Note : on considère ici l'investissement corporel brut hors apports.

Source : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, Fare (2012).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure I – Évolution des variables dans les groupes traité et de contrôle</figcaption></figure>

Source et champ : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, DADS, FARE. PME bénéficiaires du CII et PME non bénéficiaires avant appariement.
caractéristiques des deux groupes ne suivent pas la même tendance, justifiant la nécessité de mettre en place d'une méthode d'appariement.

Afin de calculer le score de propension, nous utilisons des variables en niveau, calculées sur l'année 2012, et en évolution, sur la période 2009-2012. Les variables de contrôle utilisées sont détaillées dans le tableau 6. Ces contrôles incluent des variables usuelles relatives à l'emploi, aux données comptables et aux caractéristiques intrinsèques (secteur, âge) des entreprises. Le CII étant une extension du CIR, la propension à bénéficier du CII risque d'être fortement liée au fait de bénéficier du CIR ; c'est pourquoi nous contrôlons par le montant de CIR perçu et par une indicatrice des entreprises bénéficiant du CIR. Enfin, nous contrôlons également le nombre de brevets déposés, l'appartenance à un groupe et l'exposition au crédit d'impôt pour la compétitivité et l'emploi (CICE, l'exposition étant définie comme la part de la masse salariale correspondant à des emplois dont le salaire est inférieur à 2.5 Smic en 2012). Des interactions entre ces variables sont incorporées au modèle d'estimation du score de propension.

Plus précisément, le score de propension est estimé à partir d'un modèle de type *logit* de forme linéaire :

$$ \hat{p}(X) = \frac{1}{1 + e^{-\beta X}} $$

Une fois le score de propension estimé pour chaque PME, plusieurs méthodes existent pour constituer un groupe de contrôle effectivement comparable au groupe traité (Quantin, 2018). Nous sélectionnons, pour chaque entreprise traitée, l'entreprise non traitée ayant le score de propension le plus proche, avec une condition stricte concernant l'appartenance au même secteur d'activité que l'entreprise traitée. Afin

de tester la robustesse de nos résultats, nous proposerons d'autres méthodes d'appariement, associant plus d'une entreprise non traitée à une entreprise traitée. Des tests d'équilibre nous permettent de vérifier la qualité de l'appariement. Rosenbaum & Rubin (1985) introduisent en particulier la différence standardisée de moyennes entre groupe traité et groupe de contrôle :

$$ \frac{\bar{X}_t - \bar{X}_c}{\sqrt{\frac{s_t^2 + s_c^2}{2}}} $$

où $\bar{X}_t$ et $\bar{X}_c$ correspondent respectivement aux moyennes de la variable X dans le groupe traité et dans le groupe de contrôle, tandis que $s_t^2$ et $s_c^2$ sont les variances au sein de ces deux groupes pour la variable X. La différence standardisée de moyennes est mise en œuvre notamment car elle permet de ne pas tenir compte de la taille de l'échantillon, contrairement aux tests statistiques sur la différence de moyennes. L'appariement réduisant significativement la taille du groupe de contrôle, une mesure permettant de s'affranchir de la taille de l'échantillon semble donc indispensable. Quantin (2018) suggère également de comparer les ratios de variances avant et après appariement, afin d'analyser plus finement les distributions des covariables. Les seuils de 0.2 et 2 sont souvent retenus pour considérer la propriété équilibrante comme vérifiée, pour respectivement la différence standardisée de moyennes et le ratio de variances (Rubin, 2001).

Les variables en niveau strictement positives (emploi, chiffre d'affaires) sont considérées sous forme logarithmique, tout comme le montant total de CIR perçu entre 2009 et 2012. Les variables intensives (part de l'emploi technique, taux d'endettement, taux d'investissement)

<table><caption>Tableau 6 – Variables de contrôle pour l'estimation du score de propension</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Spécification</td><td>Source</td></tr></thead><tbody><tr><td>Effectif</td><td>Niveau 2012 et évolution 2009-2012</td><td>DADS</td></tr><tr><td>Part de l'emploi technique</td><td>Niveau 2012 et évolution 2009-2012</td><td>DADS</td></tr><tr><td>Chiffre d'affaires</td><td>Niveau 2012 et évolution 2009-2012</td><td>Fare</td></tr><tr><td>Total du bilan</td><td>Niveau 2012 et évolution 2009-2012</td><td>Fare</td></tr><tr><td>Taux d'endettement</td><td>Niveau 2012 et évolution 2009-2012</td><td>Fare</td></tr><tr><td>Taux d'investissement</td><td>Niveau 2012 et évolution 2009-2012</td><td>Fare</td></tr><tr><td>Excédent brut d'exploitation</td><td>Niveau 2012 et évolution 2009-2012</td><td>Fare</td></tr><tr><td>Secteur d'activité</td><td>Variable catégorielle</td><td>Fare</td></tr><tr><td>Année de création</td><td>Variable quantitative</td><td>Fare</td></tr><tr><td>Appartenance à un groupe</td><td>Indicatrice de l'appartenance à un groupe 2009-2012</td><td>Lifi</td></tr><tr><td>Nombre de brevets</td><td>Moyenne et évolution sur 2009-2012</td><td>Atlas des brevets</td></tr><tr><td>Montant de CIR</td><td>Montant total sur 2009-2012</td><td>Gecir</td></tr><tr><td>Bénéficiaire du CIR</td><td>Indicatrice des bénéficiaires du CIR 2009-2012</td><td>Gecir</td></tr><tr><td>Exposition au CICE</td><td>Part des salaires inférieurs à 2.5 Smic en 2012</td><td>DADS</td></tr></tbody></table>
sont considérées directement dans l'appariement. L'emploi technique est défini comme la somme des effectifs des catégories socio-professionnelles 'ingénieurs et cadres techniques d'entreprises' (38) et 'techniciens' (47). Le taux d'endettement est défini comme le ratio entre l'endettement total et les capitaux propres de l'entreprise, tandis que le taux d'investissement est défini comme le rapport entre les investissements corporels bruts hors apports et la valeur ajoutée. On ne conserve dans l'échantillon de 2 908 PME bénéficiaires décrit précédemment que les entreprises ayant un taux d'investissement et un taux d'endettement positifs ou nuls. On supprime également les observations pour lesquelles le taux d'endettement n'est pas défini (capitaux propres nuls). L'excédent brut d'exploitation pouvant prendre des valeurs positives ou négatives, on construit pour cette variable des déciles annuels. Enfin, les autres variables (année de création, appartenance à un groupe, secteur d'activité, nombre de brevets, part de l'emploi technique, bénéficiaire du CIR entre 2009 et 2012, exposition au CICE) sont utilisées sans retraitement.

Chaque entreprise bénéficiaire est appariée avec une entreprise non bénéficiaire, *via* le score de

propension estimé, avec une condition supplémentaire d'égalité stricte des secteurs d'activité au niveau A10 de la NAF. L'hypothèse de support commun avant appariement est vérifiée (voir figure A-I en annexe). Si aucune PME du groupe de contrôle appartenant au même secteur d'activité n'a un score de propension suffisamment semblable à une unité traitée (écart inférieur à 0.05 fois l'écart-type du score de propension), la PME bénéficiaire n'est pas conservée. Par ailleurs, dans le cas où plusieurs PME du groupe de contrôle ont des scores de propension extrêmement proches (écart inférieur à $10^{-20}$), les unités proches sont sélectionnées et pondérées par l'inverse du nombre d'unités du groupe de contrôle sélectionnées pour une même entreprise du groupe bénéficiaire. Nous avons au final 2 860 entreprises bénéficiaires pour 2 870 dans le groupe de contrôle dont 20 pondérées à 0.5.

La figure II présente les vérifications de la propriété équilibrante de l'appariement pour l'ensemble des variables décrites dans le tableau 6, en niveau sur 2009-2012. La différence standardisée de moyennes entre les deux groupes est présentée pour chaque variable, avant et après appariement. La propriété équilibrante

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure II – Différences standardisées de moyennes avant et après appariement</figcaption></figure>

Note : la ligne en pointillé à 0.2 correspond à la valeur maximale des différences préconisée par Rubin (2001).

Source : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, Fare.
pour l'ensemble des variables observables prétraitement est bien vérifiée<fnref n="5" />.

## 2.3. Estimation de l'effet du dispositif

Une fois le groupe de contrôle construit, l'estimation des différences d'évolution des variables d'intérêt entre bénéficiaires et non bénéficiaires s'effectue au moyen de la méthode des différences de différences. La spécification retenue est la suivante :

$$log Y_{it} = \alpha + \beta_{1}T_{it} + \mu_{t} + \lambda_{t} + \epsilon_{it} \quad (1)$$

où $T_{it}$ correspond au fait que l'entreprise i apparaîtienne au groupe traité et que l'observation soit prise l'année $t$. Afin de mesurer l'effet cumulé par rapport à l'année de mise en place du traitement (2013), la variable $T_{i2012}$ est omise de la régression. Cette spécification a deux intérêts. Premièrement, elle permet d'estimer un effet moyen du traitement sur les traitées chaque année ; on peut donc identifier des dynamiques différentes selon la variable d'intérêt considérée. Deuxièmement, elle permet de vérifier que le traitement n'a pas d'effet avant la mise en place du dispositif, et donc de vérifier que l'hypothèse de tendance commune, centrale dans les modèles de différences de différences, est bien vérifiée. Par ailleurs, le terme $\lambda_{t}$ permet de contrôler les caractéristiques inobservables et stables dans le temps pour chaque entreprise, et l'effet fixe temporel $\mu_{t}$ est présent pour contrôler l'hétérogénéité temporelle et inobservable qui pourrait affecter l'ensemble des entreprises en $t$, dans la mesure où les hypothèses inhérentes aux méthodes d'appariement sur score de propension sont vérifiées. Le coefficient $\beta_{1}$ représente donc l'effet du traitement sur les bénéficiaires pour l'année $t$.

Comme nous l'avons précédemment évoqué, les estimations ne portent que sur un sous-échantillon des entreprises bénéficiaires du dispositif. Les entreprises exclues sont soit des entreprises jeunes qui sont créées entre 2009 et 2012, qui représentent 22 % de l'ensemble des bénéficiaires du CII, soit des entreprises ayant disparu avant la fin de la période (cessation d'activité, rachat)<fnref n="6" />, représentant 4.8 % de l'ensemble des bénéficiaires du CII, soit des entreprises créées après l'introduction du CII, ce qui représente 0.8 % de l'ensemble des bénéficiaires du CII. Les autres entreprises exclues de l'analyse le sont en raison d'une absence ponctuelle de données. Dès lors, la préparation des données conduit principalement à exclure de l'analyse les entreprises jeunes de moins de 3 ans, déjà créées avant l'introduction du CII.

# 3. Résultats

Nous présentons dans cette section les résultats que nous avons obtenus sur les différents indicateurs retenus et les tests de robustesses associés.

## 3.1. Développement économique des entreprises bénéficiaires

Dans un premier temps, nous nous intéressons au développement économique au sens large des entreprises bénéficiaires du dispositif. Les écarts entre groupe traité et groupe de contrôle sont estimés à partir de l'équation de régression (1). La figure III représente les estimations obtenues. Les coefficients correspondent à l'effet moyen du traitement sur les traitées, pour une année $t$ donnée. Les coefficients pour 2009, 2010 et 2011 sont non significatifs et permettent de vérifier l'hypothèse de tendance commune prétraite-ment sur les variables d'intérêt. La figure A-II en annexe présente l'évolution de six variables d'intérêt au sein du groupe traité et du groupe de contrôle et le tableau A-1 donne les résultats de régression.

Comme 93 % des dépenses déclarées au titre du CII en 2014 sont liées à des dépenses de personnel (voir figure A-III en annexe), nous nous intéressons tout d'abord à l'effet sur l'emploi. La figure III-A présente les estimations concernant l'évolution de l'écart d'emploi total entre entreprises bénéficiaires et non bénéficiaires appariées. On observe un niveau d'emploi supérieur dès la première année de mise en place du dispositif pour les entreprises bénéficiaires. L'écart entre les deux groupes s'accentue dans le temps, passant de 1.8 point de pourcentage en 2013, à 4.4 points de pourcentage en 2014 et 5.0 points de pourcentage en 2015.

La figure III-B présente les estimations pour l'évolution de la part de l'emploi technique, c'est-à-dire la part de salariés susceptibles de réaliser des activités de RDI (techniciens, ingénieurs et cadres techniques de l'entreprise). Cette part augmente plus fortement pour le groupe bénéficiaire en 2013. Cette différence entre groupe bénéficiaire et groupe non bénéficiaire devient non significative au seuil de 5 % à partir de 2014, même si l'ordre de grandeur du coefficient reste le même. En revanche, le salaire moyen (figure III-C) augmente moins

<footnote n="5">5. Nous avons également vérifié la similarité des distributions des deux groupes après appariement à l'aide de tests de Kolmogorov-Smirnov. Pour l'ensemble des variables présentées dans la figure II, la similarité de distributions entre les deux groupes ne peut jamais être rejetée, sauf pour le taux d'endettement.</footnote>

<footnote n="6">6. Notre critère pour ce point est que l'entreprise n'apparaisse plus dans le fichier Fare à partir d'une année donnée, postérieure à 2012.</footnote>
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure III – Estimation des effets</figcaption></figure>

Lecture : les barres verticales représentent les intervalles de confiance à 95 %. La ligne verticale en pointillé indique la dernière année avant l'introduction du CII (2013).

Source et champ : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, DADS, FARE ; Mesri, Atlas des Brevets ; calcul des auteurs. PME bénéficiaires du CII et PME non bénéficiaires comparables.

fortement dans les entreprises bénéficiaires que dans les autres, avec un écart significatif en 2014 de l'ordre de 1.8 point de pourcentage. Les entreprises bénéficiaires ayant une hausse plus forte de leur emploi que les autres, cette moindre hausse des salaires peut provenir du fait que les nouveaux salariés embauchés ont un salaire en moyenne moins élevé que les salariés déjà présents.

Concernant le développement financier des entreprises, la figure III-D présente l'évolution du total du bilan. Comme pour l'emploi, on constate une évolution immédiatement plus forte au sein du groupe bénéficiaire, et progressive dans le temps, passant de 2.4 points de pourcentage en 2013 à 4.7 points de pourcentage en 2016.

Nous observons une augmentation plus importante du chiffre d'affaires chez les entreprises bénéficiaires, avec une magnitude croissante dans le temps : non significative en 2013 et 2014, elle passe à 2.5 points de pourcentage en 2015 puis à 4.9 points de pourcentage en 2016 (figure III-E). À moyen terme, il semble donc que les bénéficiaires du CII augmentent davantage leur volume de ventes de biens et services. La lente apparition de l'écart entre les deux groupes peut être due au délai nécessaire à la réalisation d'un prototype, puis à la mise sur le marché d'un nouveau produit.

À l'exception de la part d'emploi technique, les variables étudiées jusqu'alors ne sont *a priori* pas directement reliées à la mise en place d'un processus d'innovation au sein des entreprises. C'est pourquoi nous nous intéressons maintenant à l'interaction entre CII et activité de RDI. Le dépôt de brevet est un débouché possible de l'activité d'innovation promue par le CII et, à ce titre, les dépenses de dépôt et de défense de brevets font partie des dépenses éligibles au titre du CII. Si le dépôt de brevet ne capte pas l'ensemble de l'activité d'innovation d'une entreprise, il en reste tout de même un indicateur intéressant. La figure III-F indique que l'évolution de la probabilité de déposer au moins un brevet entre 2012 et 2015 des entreprises bénéficiaires est légèrement plus élevée par rapport à celle des entreprises non bénéficiaires comparables.

## 3.2. Robustesse

Nous avons vu dans la section 2.2 que l'appariement sectoriel était réalisé au niveau A10 de la nomenclature d'activité NAF. Si ce choix de niveau de nomenclature peut paraître grossier, il provient d'un arbitrage entre une similarité sectorielle suffisante entre bénéficiaires et non bénéficiaires et, au sein de chaque secteur, un nombre suffisant d'entreprises non bénéficiaires
ayant un score de propension suffisamment
proche de chaque bénéficiaire pour que les deux
groupes soient effectivement comparables. Afin
de nous assurer que les résultats présentés ne
sont pas uniquement dus à ce choix de niveau de
nomenclature, nous reconduisons nos estimations
en considérant cette fois un appariement strict
sur le niveau le plus fin de la NAF. Les résultats
(présentés en annexe dans le tableau A-2) sont
très proches de ceux obtenus dans le tableau A-1,
mais on constate toutefois un effet positif à court
terme sur le taux d'investissement. La nature des
investissements étant spécifique à chaque secteur
d'activité, il est possible qu'un niveau trop gros-
sier de nomenclature conduise à ne pas mettre en
évidence un effet sur l'investissement des entre-
prises bénéficiaires à court terme. Une seconde
façon de tester la robustesse des résultats obtenus
consiste à apparier chaque entreprise traitée,
avec plusieurs entreprises du groupe de contrôle.
Nous effectuons donc l'appariement sur deux et
trois plus proches voisins pour chaque entreprise
bénéficiaire du CII (voir annexe, tableaux A-3
et A-4). Les hypothèses de tendance commune
sur 2009-2012 sont vérifiées, à l'exception de la
probabilité de déposer un brevet sur 2011-2012
dans l'appariement avec trois plus proches
voisins. Là encore, les résultats obtenus sont
très largement similaires à ceux présentés dans
le tableau A-1, mais on note toutefois un écart,
cette fois persistant dans le temps, entre groupes
bénéficiaire et non bénéficiaire concernant la part
d'emploi technique.

Comme nous l'avons mentionné plus haut, le CII est une extension du CIR aux dépenses d'innovation. Même si une indicatrice de participation au CIR est présente dans le calcul du score de propension, rien ne nous assure *a priori* que les PME appariées aient effectivement le même comportement en ce qui concerne le CIR avant 2012. Nous ajoutons donc dans l'appariement une condition stricte concernant le fait de bénéficiaire du CIR au moins une fois entre 2009 et 2012 (voir annexe, tableau A-5). Les hypothèses de tendance commune sur 2009-2012 sont vérifiées, et les estimations obtenues sont similaires, avec, de nouveau, une légère différence concernant l'effet persistant de la part d'emploi technique.

Nous utilisons ensuite une méthode alternative
à l'appariement aux plus proches voisins sur
score de propension, celle de l'ajustement par
pondération (Quantin, 2018). Cette approche
utilise toutes les unités non traitées du groupe
de contrôle, c'est-à-dire l'ensemble des PME
non bénéficiaires sur lesquelles le score de
propension a été estimé. Dans cette approche,
on pondère les unités du groupe de contrôle

par $p(X)/(1-p(X))$ afin d'estimer l'effet du
traitement. Avec cette spécification, l'hypothèse
de tendance commune n'est plus vérifiée pour
l'emploi, le total du bilan et le taux d'investis-
sement (voir annexe, tableau A-6). Les résultats
obtenus sur les autres variables demeurent toute-
fois proches de ceux présentés dans la section
3.1 à quelques exceptions près : de nouveau
l'écart demeure significativement positif sur
la part d'emploi technique entre groupe traité
et de contrôle, tout comme la probabilité de
déposer un brevet. L'écart sur le salaire moyen
est négatif et significatif sur l'ensemble de la
période 2013-2015.

Comme nous l'avons vu dans la section 2.2, le
fait de travailler sur la période 2009-2015 réduit
de manière importante notre échantillon d'entre-
prises bénéficiaires, qui passe de 5 594 unités
à 2 908. Afin d'augmenter le nombre de PME
bénéficiaires prises en compte, nous relâchons
légèrement cette condition et travaillons unique-
ment sur la période 2011-2015. Nous n'imposons
sur cette période que l'existence des variables
d'emploi, de total du bilan, de chiffre d'affaires,
de date de création et de secteur d'activité. Notre
échantillon de PME bénéficiaires gagne environ
1 000 unités pour passer à 3 821 PME, parmi
lesquelles 3 808 sont effectivement appariées.
Sur cette nouvelle sous-population de bénéfi-
ciaires, l'hypothèse de tendance commune sur
2011-2012 est vérifiée pour l'ensemble des
variables (voir annexe, tableau A-7). L'écart
d'évolution de l'emploi entre le groupe traité et
le groupe de contrôle sur la période 2012-2015
est cette fois de 7.3 points de pourcentage, contre
5.0 points de pourcentage dans la spécification
principale (voir tableau A-1). L'écart sur la part
d'emploi technique est de nouveau persistant
dans le temps. Aucune différence significative
n'est observée entre groupe traité et groupe de
contrôle concernant la probabilité de déposer un
brevet. Les écarts positifs et significatifs concer-
nant le total du bilan et le chiffre d'affaires sont
de nouveau observés. Les effets estimés sont
légèrement supérieurs à ceux de la spécification
principale, ce qui confirme l'hypothèse qu'elle
sous-estime l'effet relatif sur l'ensemble des
entreprises bénéficiaires, car restreinte à des
entreprises plus grandes.

3.3. Nouveaux produits

L'évaluation préalable à la mise en place du CII
insiste sur l'importance de « renforcer la compé-
titivité des PME innovantes [...] par une mesure
ciblée leur permettant de bénéficier du CIR au
titre des dépenses de réalisation de prototype de
conception de nouveaux produits ou installations
pilotes de même nature »<fnref n="7" />. Dès lors, au-delà du développement économique global des entreprises bénéficiaires, une finalité attendue du CII est le développement de nouveaux produits par les entreprises bénéficiaires.

Pour examiner cet aspect, nous mobilisons les données des Enquêtes annuelles de production (EAP). Le concept de produit peut être défini à différents niveaux de la nomenclature PRODFRA. Concrètement, la nomenclature dans laquelle sont renseignés les produits fabriqués comporte quatre niveaux, dont nous étudions les trois plus fins. On peut illustrer ces différents niveaux par un exemple : là où le niveau le plus fin de la nomenclature, le niveau Produit (niveau fin par la suite), distinguera les ‘Carreaux et dalles de pavement en terre cuite’ des ‘Carreaux et dalles de pavement et de revêtement en faïence’, le niveau Classe de produits (niveau intermédiaire par la suite) les regroupera dans la classe ‘Carreaux et dalles en céramique’. Le niveau Groupe de produits (niveau agrégé par la suite) considérera, quant à lui, les ‘Matériaux de construction en terre cuite’ dans leur ensemble. Afin de mener un suivi homogène des produits, nous constituons des enveloppes de produits stables à chaque niveau de nomenclature. Sur la période 2009-2016, cela revient à considérer 4 429 produits distincts au niveau fin, 243 au niveau moyen et 98 au niveau agrégé.

Conformément au champ des enquêtes EAP, nous nous limitons au secteur industriel, ce qui réduit naturellement le nombre d'observations dans le groupe traité. Nous imposons de plus la condition de présence des entreprises chaque année entre 2009 et 2016 afin d'obtenir, comme dans les sections précédentes, un panel cylindré. Ces entreprises bénéficiaires sont décrites dans le tableau 7. On notera par exemple, que le niveau moyen de l'emploi des entreprises bénéficiaires

au sein du secteur de l'industrie est de 45, contre 27 pour les bénéficiaires de l'ensemble des secteurs. Les entreprises bénéficiaires du CII fabriquent en moyenne deux produits en 2012, quel que soit le niveau de nomenclature considéré.

Comme précédemment, nous effectuons un appariement sur l'ensemble des variables économiques présentées dans la section 2.2 et décrites dans le tableau 6, auxquelles nous ajoutons le nombre de produits différents fabriqués par l'entreprise. La vérification de la propriété équilibrante avant et après appariement est présentée en annexe (figure A-IV). Comme dans la section 3.1, nous estimons ensuite l'effet *via l'équation (1).*

Les résultats de ces régressions sont présentés figure IV et en annexe dans le tableau A-8. Quel que soit le niveau d'agrégation considéré, on constate que l'hypothèse de tendance commune est bien vérifiée. Au niveau fin (figure IV-A), l'écart n'est jamais significatif à 5 %. Pour les niveaux intermédiaires et agrégés de définition des produits (respectivement figures IV-B et IV-C), l'écart est positif et significatif à partir de 2015 et il le reste jusqu'en 2016 pour atteindre respectivement 0.0977 produit de plus au niveau intermédiaire et 0.0827 au niveau agrégé chez les bénéficiaires du CII. En utilisant la méthode alternative d'ajustement par pondération (voir annexe, tableau A-9), les coefficients estimés restent significatifs aux niveaux intermédiaire et agrégé de définition de produit, mais pas au niveau fin.

Ces résultats traduisent une faculté des entreprises bénéficiaires à proposer des produits supplémentaires assez différents (au sens de

<table><caption>Tableau 7 – Statistiques descriptives des bénéficiaires - Secteur de l'industrie (2012)</caption><thead><tr><th></th><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th><th>Médiane</th></tr></thead><tbody><tr><td>Chiffre d'affaires</td><td>8 566</td><td>7 131</td><td>6 392</td></tr><tr><td>Excédent brut d'exploitation</td><td>599</td><td>1 089</td><td>284</td></tr><tr><td>Emploi</td><td>45</td><td>35</td><td>35</td></tr><tr><td>Dettes</td><td>924</td><td>1 275</td><td>458</td></tr><tr><td>Capitaux propres</td><td>2 980</td><td>3 489</td><td>1 769</td></tr><tr><td>Investissement</td><td>272</td><td>501</td><td>106</td></tr><tr><td>Date de création</td><td>1 983</td><td>19</td><td>1 988</td></tr><tr><td>Montant de CIR</td><td>61</td><td>96</td><td>32</td></tr><tr><td>Nombre de produits – niveau fin</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>Nombre de produits – niveau intermédiaire</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Nombre de produits – niveau agrégé</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td></td><td>818</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, DADS, FARE, EAP.

<footnote n="7">7. Évaluations préalables des articles du projet de loi de finances 2013, article 55.</footnote>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure IV – Estimations sur le nombre de produits</figcaption></figure>

Lecture : la ligne verticale en pointillé indique la dernière année avant l'introduction du CII (2013).

Source et champ : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, DADS, FARE, EAP ; calcul des auteurs. PME bénéficiaires du CII et PME non bénéficiaires comparables.

la nomenclature utilisée) des produits qu'elles proposaient avant l'introduction du CII. En effet, l'écart se maintient, et son ordre de grandeur s'accroît même, lorsque le niveau d'agrégation est le moins fin, ce qui suggère que ce ne sont pas de simples déclinaisons de produits existants qui sont introduites, mais bien des produits subs tantiellement différents.

La mobilisation de l'enquête EAP permet donc de mettre en évidence une évolution différenciée du nombre de produits. C'est un résultat nouveau dans la littérature économique s'intéressant aux dispositifs de soutien à la RDI. Toutefois, le nombre de nouveaux produits significative- ment supérieur pour les bénéficiaires du CII dès 2015 peut sembler surprenant, dans la mesure où l'on aurait pu s'attendre à des délais plus importants avant d'observer des effets sur le nombre de produits. L'interprétation de ces différences comme un effet causal du CII sur la création de nouveaux produits, ou sur d'autres variables économiques, n'est pas totalement établie, en raison des différences non observées subsistant entre entreprises bénéficiaires et non bénéficiaires. Si nous discutons de nouveau ce point en conclusion, une approche par variable instrumentale a également été mise en œuvre (voir Annexe en ligne C2). Les questionnements évoqués au sein de cette section quant à la validité de l'instrument nous incitent à considérer cette approche comme un prolongement autour de la réflexion sur l'endogénéité du traitement plutôt que comme un résultat à part entière de l'étude.

### 3.4. Interactions entre CII et CIR

Contrairement au CIR, le CII s'adresse aux seules PME. Néanmoins, si les déclarations de CIR et de CII s'effectuent simultanément, les PME recourant au CIR n'ont pas forcément recours au CII, et inversement : en 2014, 43 % des bénéficiaires du CII ne bénéficient pas du CIR, comme nous l'avons vu plus haut. Le

CIR et le CII étant deux outils *a priori* complé- mentaires, nous nous intéressons maintenant à l'interaction entre ces deux dispositifs.

Afin d'étudier les conséquences liées à l'intro- duction du CII, nous considérons les PME ayant bénéficié du CIR en 2011 et 2012. Le montant total de dépenses de recherche décla- rées dans le cadre du CIR par l'ensemble des PME est en hausse constante, mais il baisse, par effet d'attrition, lorsque l'on se restreint à ce sous-groupe d'entreprises : en effet, le montant total de dépenses de recherche déclarées par des PME augmente grâce aux nouvelles entreprises utilisant le dispositif, mais pour un ensemble fixe d'entreprises, ces dépenses baissent, car certaines cessent d'avoir recours au dispositif. Lorsque l'on distingue selon le recours au CII, on observe des comportements qui semblent différenciés : parmi les PME ayant bénéficié du CIR en 2011 et en 2012, celles ayant bénéficié du CII en 2013 ont connu une baisse de leurs dépenses de recherche déclarées de 12 % cette même année, tandis que celles n'en ayant pas déclaré ont connu une baisse moins importante, de 6 %. Dès lors, l'introduction du CII s'est traduite par une baisse des dépenses de recherche déclarées dans le cadre du CIR, pour les entre- prises qui déclarent en parallèle des dépenses d'innovation dans le cadre du CII.

Cette première statistique descriptive ne peut garantir que les différences observées ne puissent pas simplement s'expliquer par une dynamique distincte des deux échantillons. Les deux populations présentent en effet des différences intrinsèques, comme nous l'avons vu plus haut, les bénéficiaires du CII étant généralement plus petites que les bénéficiaires du CIR et appartenant à des secteurs différents. Nous réalisons donc un nouvel appariement, avec une méthode similaire à celle présentée en section 2, en nous restreignant aux PME ayant
<table><caption>Tableau 8 – Estimation de l'effet moyen sur les traitées – Dépenses de recherche déclarées pour le CIR</caption><thead><tr><th></th><th>Dépenses de recherche</th></tr></thead><tbody><tr><td>T<sub>i, 2011</sub></td><td>0.0302<br>(0.0186)</td></tr><tr><td>T<sub>i, 2013</sub></td><td>-0.290**<br>(0.118)</td></tr><tr><td>T<sub>i, 2014</sub></td><td>-0.408***<br>(0.150)</td></tr><tr><td>Constante</td><td>12.21***<br>(0.0291)</td></tr><tr><td>Observations</td><td>16 560</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.161</td></tr></tbody></table>

Note : erreur type entre parenthèses. Estimations avec des cluster au niveau des entreprises. \* : p < 0.1, \*\* : p < 0.05, \*\*\* : p < 0.01.

bénéficié du CIR par le passé ; en raison du nombre plus faible d'observations, nous limitons notre période d'étude avant introduction du CII à 2011-2012. À la suite de l'appariement, l'échantillon contient 2 070 PME bénéficiaires du CII. La propriété équilibrante est bien vérifiée pour l'ensemble des variables prétraitement. On observe un écart négatif et statistiquement significatif sur la dépense de recherche entre groupe bénéficiaire et groupe non bénéficiaire du CII après 2013 (tableau 8). En outre, le coefficient non significatif pour l'année 2011 montre que l'hypothèse de tendance commune est bien vérifiée (figure V).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure V – Nature des dépenses déclarées au titre du CII</figcaption></figure>

Lecture : la ligne verticale en pointillé indique la dernière année avant l'introduction du CII (2013).

Sources et champ : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, DADS, FARE. PME bénéficiaires du CII et PME non bénéficiaires comparables.

Une première interprétation possible de ce résultat serait que le processus de R&D peut prendre fin pour mener à une phase de mise sur le marché, remplaçant donc des dépenses de recherche soutenues par le CIR par des dépenses d'innovation soutenues par le CII. Cela serait d'autant plus plausible que les bénéficiaires du CII sont des PME, développant sans doute moins de projets en parallèle que des ETI ou des

grandes entreprises. Une seconde interprétation serait celle d'un effet de re-labellisation d'une partie des dépenses de recherche en dépenses d'innovation. Ces dépenses re-labellisées correspondaient bien en réalité à des dépenses d'innovation : le taux du CII (20 %) étant plus faible que celui du CIR (30 %), rien n'inciterait financièrement les entreprises à re-labelliser leurs dépenses en dépenses d'innovation si elles n'en étaient pas réellement.

\*\*

\*

Le présent article constitue la première évaluation du crédit d'impôt innovation. Ce dispositif, extension du CIR, a notamment pour objectif de favoriser la mise sur le marché de nouveaux produits par les PME.

En utilisant des méthodes d'appariement sur score de propension, nous avons considéré trois familles de variables d'intérêt. Tout d'abord, concernant le développement économique au sens large, nous observons une hausse de l'emploi plus importante chez les entreprises bénéficiaires du dispositif, accompagnée d'une hausse, au moins à court terme de la part des emplois techniques. On observe une évolution négative du salaire moyen après deux ans, mais non significative après trois ans. Concernant les variables comptables, le total du bilan connaît une hausse plus forte chez les bénéficiaires dès la première année, le chiffre d'affaires connaît également une hausse plus prononcée chez les bénéficiaires, mais deux ans après la mise en place du dispositif, tandis qu'aucune différence n'est observée pour le taux d'investissement. Ensuite, concernant l'activité d'innovation des entreprises, on observe une hausse plus forte de la probabilité de déposer un brevet chez les bénéficiaires. Si on se restreint aux entreprises de l'industrie manufacturière, on observe également une hausse du nombre de produits fabriqués par les bénéficiaires.

L'interprétation de ces résultats comme des effets causaux du CII sur les variables présentées doit toutefois être nuancée. En effet, les méthodes d'appariement permettent de corriger les différences observables prétraitement, mais elles ne garantissent rien sur l'équilibre des variables inobservables. Des différences persistantes sur ces dernières pourraient mener à une interprétation erronée des résultats présentés plus haut. De plus, rappelons qu'il existe un risque important d'endogénéité concernant le recours au CII, car ce sont les entreprises qui font le
choix d'y recourir. En ce sens, et même si de nombreuses variables observables sont prises en compte dans l'appariement pour limiter ce risque, la possibilité que certaines entreprises aient recours au dispositif en prétextant des dépenses d'innovation éligibles qui auraient eu lieu avec ou sans l'existence du CII, ne peut être totalement exclue<fnref n="8" />. Dès lors, l'absence de certitude concernant l'équilibre des variables inobservables conjuguée à l'existence potentielle d'un effet d'aubaine partiel incite à interpréter les estimations présentées comme une borne supérieure de l'effet du CII sur les entreprises bénéficiaires.

Enfin, nous avons mis en évidence une baisse des dépenses de recherche déclarées dans le cadre du CIR, liée à l'introduction du CII. Cette baisse

peut s'interpréter soit en termes de cyclicité de l'activité d'innovation, soit en termes de re-labellisation des dépenses de recherche en dépenses d'innovation.

Finalement, les évolutions plus importantes observées pour les firmes bénéficiaires sur la plupart des variables d'intérêt étudiées dans cet article semblent mêler un effet causal du CII incitant certaines entreprises à se lancer dans un processus d'innovation et un processus d'auto-sélection des entreprises les plus dynamiques dans le CII, pour lesquelles les variables d'intérêt auraient connu ces évolutions plus fortes, avec ou sans introduction du CII. ☐

Lien vers l'Annexe en ligne :

https://www.insee.fr/fr/statistiques/fichier/5430844/ES-526-527_Bunel-Hadjibeyli_Annexe_en_ligne.pdf

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FIGURES ET ESTIMATIONS COMPLÉMENTAIRES

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure A-II – Évolution des variables d’intérêt</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Source et champ : DGFIP-Mesri, base GECIR ; Insee, DADS, FARE ; Mesri, Atlas des Brevets. PME bénéficiaires du CII et PME non bénéficiaires comparables.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure A-III – Nature des dépenses déclarées au titre du CII</figcaption></figure>

Source et champ : DGFiP-Mesri, base GECIR. PME bénéficiaires du CII.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure A-IV – Propriété équilibrante – Produits</figcaption></figure>
<table><caption>Tableau A-1 – Estimations sur les variables économiques globales</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th><th>(7)</th></tr><tr><th></th><th>Emploi</th><th>Part d'emploi<br>technique</th><th>Salaire<br>moyen</th><th>Total<br>du bilan</th><th>Taux<br>d'investissement</th><th>Chiffre<br>d'affaires</th><th>Probabilité de déposer<br>un brevet</th></tr></thead><tbody><tr><td>T<sub>i2009</sub></td><td>0.00140<br>(0.0135)</td><td>-0.000113<br>(0.00499)</td><td>0.000670<br>(0.00720)</td><td>-0.000708<br>(0.0157)</td><td>0.00470<br>(0.00653)</td><td>-0.00470<br>(0.0127)</td><td>-0.00297<br>(0.00735)</td></tr><tr><td>T<sub>i2010</sub></td><td>-0.00264<br>(0.00920)</td><td>0.00522<br>(0.00436)</td><td>-0.00476<br>(0.00588)</td><td>-0.00832<br>(0.0116)</td><td>0.0102<br>(0.0156)</td><td>-0.00730<br>(0.00960)</td><td>-0.00507<br>(0.00727)</td></tr><tr><td>T<sub>i2011</sub></td><td>-0.000862<br>(0.00614)</td><td>-0.00219<br>(0.00336)</td><td>0.00336<br>(0.00507)</td><td>-0.00197<br>(0.00802)</td><td>-0.00324<br>(0.00542)</td><td>0.00157<br>(0.00666)</td><td>0.00874<br>(0.00725)</td></tr><tr><td>T<sub>i2013</sub></td><td>0.0179***<br>(0.00550)</td><td>0.00895***<br>(0.00329)</td><td>-0.00447<br>(0.00478)</td><td>0.0239***<br>(0.00783)</td><td>0.00173<br>(0.00413)</td><td>0.00809<br>(0.00625)</td><td>0.0138*<br>(0.00728)</td></tr><tr><td>T<sub>i2014</sub></td><td>0.0438***<br>(0.00783)</td><td>0.00663*<br>(0.00384)</td><td>-0.0180***<br>(0.00522)</td><td>0.0226**<br>(0.0103)</td><td>0.00649<br>(0.00540)</td><td>0.0101<br>(0.00843)</td><td>0.0107<br>(0.00759)</td></tr><tr><td>T<sub>i2015</sub></td><td>0.0496***<br>(0.0102)</td><td>0.00684<br>(0.00427)</td><td>-0.00757<br>(0.00590)</td><td>0.0344***<br>(0.0130)</td><td>-0.00519<br>(0.00593)</td><td>0.0249**<br>(0.0109)</td><td>0.0196**<br>(0.00774)</td></tr><tr><td>T<sub>i2016</sub></td><td></td><td></td><td></td><td>0.0467***<br>(0.0151)</td><td>-0.00415<br>(0.00607)</td><td>0.0491***<br>(0.0138)</td><td></td></tr><tr><td>Constante</td><td>2.713***<br>(0.00221)</td><td>0.372***<br>(0.00119)</td><td>3.706***<br>(0.00163)</td><td>6.926***<br>(0.00309)</td><td>0.0650***<br>(0.00166)</td><td>7.798***<br>(0.00256)</td><td>0.0635***<br>(0.00242)</td></tr><tr><td>Observations</td><td>40 110</td><td>40 110</td><td>40 110</td><td>45 840</td><td>45 840</td><td>45 840</td><td>40 110</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.130</td><td>0.006</td><td>0.028</td><td>0.261</td><td>0.000</td><td>0.176</td><td>0.001</td></tr></tbody></table>

Note : erreur type entre parenthèses. Estimations avec des clusters au niveau des entreprises. * p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01.

Lecture : l'écart d'évolution de l'emploi entre le groupe traité et le groupe contrefactuel sur la période 2012-2015 est de 4.96 points de pourcentage.

<table><caption>Tableau A-2 – Estimations - Appariement sectoriel exact au niveau le plus fin de nomenclature NAF</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th><th>(7)</th></tr><tr><th></th><th>Emploi</th><th>Part d'emploi<br>technique</th><th>Salaire<br>moyen</th><th>Total<br>du bilan</th><th>Taux<br>d'investissement</th><th>Chiffre<br>d'affaires</th><th>Probabilité de déposer<br>un brevet</th></tr></thead><tbody><tr><td>T<sub>i2009</sub></td><td>-0.00754<br>(0.0148)</td><td>-0.00254<br>(0.00561)</td><td>0.00364<br>(0.00823)</td><td>-0.0127<br>(0.0172)</td><td>-0.00175<br>(0.00513)</td><td>-0.0112<br>(0.0145)</td><td>0.00264<br>(0.00699)</td></tr><tr><td>T<sub>i2010</sub></td><td>-0.0103<br>(0.0102)</td><td>0.00453<br>(0.00495)</td><td>-0.00108<br>(0.00681)</td><td>-0.0202<br>(0.0127)</td><td>0.0206<br>(0.0193)</td><td>-0.0122<br>(0.0106)</td><td>-0.00309<br>(0.00718)</td></tr><tr><td>T<sub>i2011</sub></td><td>-0.0105<br>(0.00666)</td><td>0.00310<br>(0.00390)</td><td>0.00789<br>(0.00561)</td><td>-0.0112<br>(0.00888)</td><td>0.00134<br>(0.00647)</td><td>-0.00524<br>(0.00721)</td><td>-0.00309<br>(0.00731)</td></tr><tr><td>T<sub>i2013</sub></td><td>0.0209***<br>(0.00631)</td><td>0.00667*<br>(0.00360)</td><td>0.000811<br>(0.00564)</td><td>0.0248***<br>(0.00883)</td><td>0.00850*<br>(0.00461)</td><td>0.00922<br>(0.00749)</td><td>0.0141**<br>(0.00719)</td></tr><tr><td>T<sub>i2014</sub></td><td>0.0481***<br>(0.00885)</td><td>0.00804*<br>(0.00449)</td><td>-0.00809<br>(0.00581)</td><td>0.0450***<br>(0.0119)</td><td>0.0135**<br>(0.00639)</td><td>0.0122<br>(0.00979)</td><td>0.0141*<br>(0.00766)</td></tr><tr><td>T<sub>i2015</sub></td><td>0.0594***<br>(0.0113)</td><td>0.00532<br>(0.00493)</td><td>-0.00742<br>(0.00659)</td><td>0.0611***<br>(0.0150)</td><td>0.00462<br>(0.00589)</td><td>0.0363***<br>(0.0120)</td><td>0.0198***<br>(0.00761)</td></tr><tr><td>T<sub>i2016</sub></td><td></td><td></td><td></td><td>0.0720***<br>(0.0173)</td><td>0.00570<br>(0.00683)</td><td>0.0652***<br>(0.0155)</td><td></td></tr><tr><td>Constante</td><td>2.674***<br>(0.00252)</td><td>0.405***<br>(0.00134)</td><td>3.727***<br>(0.00194)</td><td>6.852***<br>(0.00358)</td><td>0.0589***<br>(0.00210)</td><td>7.714***<br>(0.00294)</td><td>0.0421***<br>(0.00235)</td></tr><tr><td>Observations</td><td>31 766</td><td>31 766</td><td>31 766</td><td>36 304</td><td>36 304</td><td>36 304</td><td>31 766</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.117</td><td>0.007</td><td>0.028</td><td>0.240</td><td>0.000</td><td>0.165</td><td>0.002</td></tr></tbody></table>

Note : erreur type entre parenthèses. Estimations avec des clusters au niveau des entreprises. * p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01.
<table><caption>Tableau A-3 – Deux plus proches voisins</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th><th>(7)</th></tr><tr><th></th><th>Emploi</th><th>Part d'emploi<br>technique</th><th>Salaire<br>moyen</th><th>Total<br>du bilan</th><th>Taux<br>d'investissement</th><th>Chiffre<br>d'affaires</th><th>Probabilité de déposer<br>un brevet</th></tr></thead><tbody><tr><th>T<sub>i2009</sub></th><td>-0.00241<br>(0.0116)</td><td>-0.00208<br>(0.00435)</td><td>0.00255<br>(0.00650)</td><td>-0.00453<br>(0.0135)</td><td>0.00112<br>(0.00664)</td><td>-0.00312<br>(0.0110)</td><td>-0.00142<br>(0.00614)</td></tr><tr><th>T<sub>i2010</sub></th><td>-0.00936<br>(0.00800)</td><td>0.00327<br>(0.00386)</td><td>-0.00396<br>(0.00511)</td><td>-0.00641<br>(0.00988)</td><td>0.00782<br>(0.0160)</td><td>-0.0106<br>(0.00811)</td><td>-0.000709<br>(0.00625)</td></tr><tr><th>T<sub>i2011</sub></th><td>-0.00528<br>(0.00541)</td><td>0.000664<br>(0.00296)</td><td>0.00433<br>(0.00451)</td><td>-0.00571<br>(0.00690)</td><td>-0.00553<br>(0.00525)</td><td>-0.00340<br>(0.00565)</td><td>0.00910<br>(0.00628)</td></tr><tr><th>T<sub>i2013</sub></th><td>0.0147***<br>(0.00482)</td><td>0.0103***<br>(0.00288)</td><td>-0.00248<br>(0.00427)</td><td>0.0237***<br>(0.00671)</td><td>0.00126<br>(0.00365)</td><td>0.00735<br>(0.00538)</td><td>0.0155**<br>(0.00633)</td></tr><tr><th>T<sub>i2014</sub></th><td>0.0375***<br>(0.00672)</td><td>0.0106***<br>(0.00334)</td><td>-0.0156***<br>(0.00440)</td><td>0.0208**<br>(0.00890)</td><td>0.00251<br>(0.00508)</td><td>0.00941<br>(0.00740)</td><td>0.0121*<br>(0.00657)</td></tr><tr><th>T<sub>i2015</sub></th><td>0.0405***<br>(0.00867)</td><td>0.0119***<br>(0.00367)</td><td>-0.00762<br>(0.00515)</td><td>0.0360***<br>(0.0112)</td><td>-0.00517<br>(0.00488)</td><td>0.0234**<br>(0.00942)</td><td>0.0191***<br>(0.00669)</td></tr><tr><th>T<sub>i2016</sub></th><td></td><td></td><td></td><td>0.0507***<br>(0.0146)</td><td>-0.00543<br>(0.00557)</td><td>0.0428***<br>(0.0113)</td><td></td></tr><tr><th>Constante</th><td>2.706***<br>(0.00177)</td><td>0.374***<br>(0.000977)</td><td>3.708***<br>(0.00135)</td><td>6.921***<br>(0.00264)</td><td>0.0646***<br>(0.00139)</td><td>7.791***<br>(0.00211)</td><td>0.0586***<br>(0.00195)</td></tr><tr><th>Observations</th><td>59 255</td><td>59 255</td><td>59 255</td><td>67 720</td><td>67 720</td><td>67 720</td><td>59 255</td></tr><tr><th>R<sup>2</sup></th><td>0.122</td><td>0.004</td><td>0.031</td><td>0.225</td><td>0.000</td><td>0.170</td><td>0.001</td></tr></tbody></table>

Note : cf. tableau A-2.

<table><caption>Tableau A-4 – Trois plus proches voisins</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th><th>(7)</th></tr><tr><th></th><th>Emploi</th><th>Part d'emploi<br>technique</th><th>Salaire<br>moyen</th><th>Total<br>du bilan</th><th>Taux<br>d'investissement</th><th>Chiffre<br>d'affaires</th><th>Probabilité de déposer<br>un brevet</th></tr></thead><tbody><tr><th>T<sub>i2009</sub></th><td>-0.00381<br>(0.0107)</td><td>-0.00164<br>(0.00409)</td><td>0.00134<br>(0.00600)</td><td>-0.00113<br>(0.0126)</td><td>-0.00141<br>(0.00644)</td><td>0.00106<br>(0.0102)</td><td>0.000803<br>(0.00575)</td></tr><tr><th>T<sub>i2010</sub></th><td>-0.0109<br>(0.00750)</td><td>0.00225<br>(0.00367)</td><td>-0.00309<br>(0.00482)</td><td>-0.00767<br>(0.00923)</td><td>0.00497<br>(0.0160)</td><td>-0.00728<br>(0.00755)</td><td>-0.000862<br>(0.00586)</td></tr><tr><th>T<sub>i2011</sub></th><td>-0.00630<br>(0.00514)</td><td>-0.000461<br>(0.00281)</td><td>0.00439<br>(0.00441)</td><td>-0.00482<br>(0.00645)</td><td>-0.00597<br>(0.00507)</td><td>-0.00137<br>(0.00527)</td><td>0.0108*<br>(0.00593)</td></tr><tr><th>T<sub>i2013</sub></th><td>0.0141***<br>(0.00457)</td><td>0.00813***<br>(0.00272)</td><td>-0.0000262<br>(0.00408)</td><td>0.0243***<br>(0.00628)</td><td>0.0000421<br>(0.00333)</td><td>0.0107**<br>(0.00498)</td><td>0.0173***<br>(0.00598)</td></tr><tr><th>T<sub>i2014</sub></th><td>0.0391***<br>(0.00633)</td><td>0.00827***<br>(0.00315)</td><td>-0.0115***<br>(0.00408)</td><td>0.0312***<br>(0.00838)</td><td>0.00297<br>(0.00482)</td><td>0.0176**<br>(0.00690)</td><td>0.0139**<br>(0.00620)</td></tr><tr><th>T<sub>i2015</sub></th><td>0.0473***<br>(0.00816)</td><td>0.0107***<br>(0.00345)</td><td>-0.00690<br>(0.00490)</td><td>0.0467***<br>(0.0105)</td><td>-0.00506<br>(0.00450)</td><td>0.0316***<br>(0.00883)</td><td>0.0217***<br>(0.00635)</td></tr><tr><th>T<sub>i2016</sub></th><td></td><td></td><td></td><td>0.0604***<br>(0.0131)</td><td>-0.00387<br>(0.00522)</td><td>0.0531***<br>(0.0106)</td><td></td></tr><tr><th>Constante</th><td>2.720***<br>(0.00154)</td><td>0.372***<br>(0.000840)</td><td>3.706***<br>(0.00116)</td><td>6.927***<br>(0.00229)</td><td>0.0637***<br>(0.00118)</td><td>7.803***<br>(0.00184)</td><td>0.0584***<br>(0.00166)</td></tr><tr><th>Observations</th><td>78 463</td><td>78 463</td><td>78 463</td><td>89 672</td><td>89 672</td><td>89 672</td><td>78 463</td></tr><tr><th>R<sup>2</sup></th><td>0.115</td><td>0.004</td><td>0.030</td><td>0.222</td><td>0.000</td><td>0.160</td><td>0.001</td></tr></tbody></table>

Note : cf. tableau A-2.
<table><caption>Tableau A-5 – Condition stricte sur CIR avant 2012</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th><th>(7)</th></tr><tr><th></th><th>Emploi</th><th>Part d'emploi<br>technique</th><th>Salaire<br>moyen</th><th>Total<br>du bilan</th><th>Taux<br>d'investissement</th><th>Chiffre<br>d'affaires</th><th>Probabilité de déposer<br>un brevet</th></tr></thead><tbody><tr><td>T<sub>i2009</sub></td><td>-0.00399<br>(0.0134)</td><td>0.000398<br>(0.00496)</td><td>0.00347<br>(0.00803)</td><td>0.0134<br>(0.0156)</td><td>0.00734<br>(0.00679)</td><td>0.000831<br>(0.0128)</td><td>0.000705<br>(0.00735)</td></tr><tr><td>T<sub>i2010</sub></td><td>-0.00919<br>(0.00911)</td><td>0.00485<br>(0.00443)</td><td>-0.00588<br>(0.00605)</td><td>0.00124<br>(0.0115)</td><td>0.0105<br>(0.0157)</td><td>-0.00431<br>(0.00980)</td><td>-2.79e-15<br>(0.00721)</td></tr><tr><td>T<sub>i2011</sub></td><td>-0.00688<br>(0.00620)</td><td>-0.00133<br>(0.00343)</td><td>0.00492<br>(0.00523)</td><td>0.00188<br>(0.00794)</td><td>-0.00813<br>(0.00596)</td><td>0.00307<br>(0.00666)</td><td>0.00829<br>(0.00719)</td></tr><tr><td>T<sub>i2013</sub></td><td>0.0139**<br>(0.00545)</td><td>0.0105***<br>(0.00327)</td><td>-0.000511<br>(0.00464)</td><td>0.0206***<br>(0.00757)</td><td>0.00105<br>(0.00455)</td><td>0.0163**<br>(0.00639)</td><td>0.0187***<br>(0.00725)</td></tr><tr><td>T<sub>i2014</sub></td><td>0.0356***<br>(0.00774)</td><td>0.00831**<br>(0.00378)</td><td>-0.0122**<br>(0.00499)</td><td>0.0261**<br>(0.0103)</td><td>0.00935*<br>(0.00525)</td><td>0.0180**<br>(0.00867)</td><td>0.0120<br>(0.00763)</td></tr><tr><td>T<sub>i2015</sub></td><td>0.0466***<br>(0.0102)</td><td>0.00919**<br>(0.00414)</td><td>-0.00820<br>(0.00598)</td><td>0.0456***<br>(0.0131)</td><td>-0.00245<br>(0.00594)</td><td>0.0313***<br>(0.0112)</td><td>0.0197**<br>(0.00767)</td></tr><tr><td>T<sub>i2016</sub></td><td></td><td></td><td></td><td>0.0567***<br>(0.0151)</td><td>0.00478<br>(0.00550)</td><td>0.0585***<br>(0.0142)</td><td></td></tr><tr><td>Constante</td><td>3.046<br>(128 019.7)</td><td>0.417<br>(47 648.6)</td><td>4.169<br>(153 458.4)</td><td>6.934<br>(15 660.9)</td><td>0.0653<br>(2 858.9)</td><td>7.791<br>(21 974.3)</td><td>0.0822<br>(27 908.4)</td></tr><tr><td>Observations</td><td>39 725</td><td>39 725</td><td>39 725</td><td>45 400</td><td>45 400</td><td>45 400</td><td>39 725</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.128</td><td>0.006</td><td>0.025</td><td>0.262</td><td>0.000</td><td>0.168</td><td>0.002</td></tr></tbody></table>

Note : cf. tableau A-2.

<table><caption>Tableau A-6 – Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th><th>(7)</th></tr><tr><th></th><th>Emploi</th><th>Part d'emploi<br>technique</th><th>Salaire<br>moyen</th><th>Total<br>du bilan</th><th>Taux<br>d'investissement</th><th>Chiffre<br>d'affaires</th><th>Probabilité de déposer<br>un brevet</th></tr></thead><tbody><tr><td>T<sub>i2009</sub></td><td>-0.00591<br>(0.0117)</td><td>-0.000590<br>(0.00427)</td><td>-0.00134<br>(0.00654)</td><td>-0.00507<br>(0.0135)</td><td>0.00259<br>(0.00793)</td><td>-0.00710<br>(0.0113)</td><td>-0.000650<br>(0.00619)</td></tr><tr><td>T<sub>i2010</sub></td><td>-0.0120<br>(0.00795)</td><td>0.00324<br>(0.00378)</td><td>-0.00384<br>(0.00513)</td><td>-0.0148<br>(0.00989)</td><td>0.0000190<br>(0.0159)</td><td>-0.0134<br>(0.00828)</td><td>0.00191<br>(0.00608)</td></tr><tr><td>T<sub>i2011</sub></td><td>-0.0102**<br>(0.00521)</td><td>-0.000328<br>(0.00291)</td><td>0.00226<br>(0.00435)</td><td>-0.0132**<br>(0.00668)</td><td>-0.00908*<br>(0.00513)</td><td>-0.00606<br>(0.00545)</td><td>0.00953<br>(0.00618)</td></tr><tr><td>T<sub>i2013</sub></td><td>0.0211***<br>(0.00454)</td><td>0.00684**<br>(0.00274)</td><td>-0.00697*<br>(0.00407)</td><td>0.0202***<br>(0.00649)</td><td>-0.00685<br>(0.00481)</td><td>0.00848<br>(0.00537)</td><td>0.0197***<br>(0.00618)</td></tr><tr><td>T<sub>i2014</sub></td><td>0.0449***<br>(0.00643)</td><td>0.00744**<br>(0.00322)</td><td>-0.0158***<br>(0.00410)</td><td>0.0366***<br>(0.00858)</td><td>-0.000966<br>(0.00492)</td><td>0.0168**<br>(0.00723)</td><td>0.0182***<br>(0.00641)</td></tr><tr><td>T<sub>i2015</sub></td><td>0.0539***<br>(0.00828)</td><td>0.00750**<br>(0.00356)</td><td>-0.0106**<br>(0.00484)</td><td>0.0503***<br>(0.0107)</td><td>-0.00688<br>(0.00454)</td><td>0.0341***<br>(0.00936)</td><td>0.0225***<br>(0.00654)</td></tr><tr><td>T<sub>i2016</sub></td><td></td><td></td><td></td><td>0.0613***<br>(0.0125)</td><td>-0.00792<br>(0.00538)</td><td>0.0530***<br>(0.0108)</td><td></td></tr><tr><td>Constante</td><td>2.716***<br>(0.00190)</td><td>0.369***<br>(0.00102)</td><td>3.702***<br>(0.00142)</td><td>6.923***<br>(0.00261)</td><td>0.0662***<br>(0.00170)</td><td>7.798***<br>(0.00219)</td><td>0.0661***<br>(0.00206)</td></tr><tr><td>Observations</td><td>110 264</td><td>110 264</td><td>110 264</td><td>126 016</td><td>126 016</td><td>126 016</td><td>110 264</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.133</td><td>0.006</td><td>0.025</td><td>0.253</td><td>0.000</td><td>0.174</td><td>0.002</td></tr></tbody></table>

Note : cf. tableau A-2.
<table><caption>Tableau A-7 – Période 2011-2015</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(4)</th><th>(6)</th><th>(7)</th></tr><tr><th></th><th>Emploi</th><th>Part d'emploi<br>technique</th><th>Total<br>du bilan</th><th>Chiffre<br>d'affaires</th><th>Probabilité de déposer<br>un brevet</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">T<sub>i2011</sub></th><td>-0.00794<br>(0.00578)</td><td>-0.00149<br>(0.00326)</td><td>0.00511<br>(0.00973)</td><td>-0.00214<br>(0.00799)</td><td>-0.00446<br>(0.0112)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2013</sub></th><td>0.0299***<br>(0.00545)</td><td>0.00992***<br>(0.00295)</td><td>0.0204**<br>(0.00855)</td><td>0.0237***<br>(0.00692)</td><td>0.00131<br>(0.0112)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2014</sub></th><td>0.0577***<br>(0.00814)</td><td>0.0165***<br>(0.00363)</td><td>0.0436***<br>(0.0114)</td><td>0.0354***<br>(0.00930)</td><td>0.00643<br>(0.0111)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2015</sub></th><td>0.0725***<br>(0.0108)</td><td>0.0167***<br>(0.00397)</td><td>0.0596***<br>(0.0147)</td><td>0.0458***<br>(0.0117)</td><td>0.0185<br>(0.0113)</td></tr><tr><th scope="row">Constante</th><td>2.620***<br>(0.00224)</td><td>0.371***<br>(0.00106)</td><td>6.795***<br>(0.00324)</td><td>7.656***<br>(0.00257)</td><td>0.0923***<br>(0.00351)</td></tr><tr><th scope="row">Observations</th><td>38 180</td><td>38 180</td><td>38 180</td><td>38 180</td><td>38 180</td></tr><tr><th scope="row">R<sup>2</sup></th><td>0.044</td><td>0.002</td><td>0.096</td><td>0.040</td><td>0.000</td></tr></tbody></table>

Note : cf. tableau A-2.

<table><caption>Tableau A-8 – Produits</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th></tr><tr><th></th><th>Niveau<br>fin</th><th>Niveau<br>moyen</th><th>Niveau<br>agrégé</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">T<sub>i2009</sub></th><td>0.00877<br>(0.0497)</td><td>-0.00376<br>(0.0269)</td><td>-0.00627<br>(0.0252)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2010</sub></th><td>-0.0213<br>(0.0402)</td><td>-0.00251<br>(0.0233)</td><td>0.00501<br>(0.0220)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2011</sub></th><td>-0.0213<br>(0.0304)</td><td>-0.00877<br>(0.0193)</td><td>0.00501<br>(0.0181)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2013</sub></th><td>0.0526<br>(0.0461)</td><td>0.0238<br>(0.0247)</td><td>0.0150<br>(0.0217)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2014</sub></th><td>0.0313<br>(0.0554)</td><td>0.0476*<br>(0.0279)</td><td>0.0376<br>(0.0250)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2015</sub></th><td>0.0489<br>(0.0655)</td><td>0.0689**<br>(0.0316)</td><td>0.0564**<br>(0.0287)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2016</sub></th><td>0.128*<br>(0.0698)</td><td>0.0977***<br>(0.0332)</td><td>0.0827***<br>(0.0298)</td></tr><tr><th scope="row">Constante</th><td>2.231***<br>(0.0159)</td><td>1.560***<br>(0.00806)</td><td>1.496***<br>(0.00737)</td></tr><tr><th scope="row">Observations</th><td>12 776</td><td>12 776</td><td>12 776</td></tr><tr><th scope="row">R<sup>2</sup></th><td>0.015</td><td>0.029</td><td>0.028</td></tr></tbody></table>

Note : cf. tableau A-2.

<table><caption>Tableau A-9 – Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th></tr><tr><th></th><th>Niveau<br>fin</th><th>Niveau<br>moyen</th><th>Niveau<br>agrégé</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">T<sub>i2009</sub></th><td>-0.0153<br>(0.0521)</td><td>-0.0144<br>(0.0268)</td><td>-0.0225<br>(0.0252)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2010</sub></th><td>-0.0318<br>(0.0385)</td><td>-0.0246<br>(0.0233)</td><td>-0.0194<br>(0.0218)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2011</sub></th><td>-0.0199<br>(0.0274)</td><td>-0.0106<br>(0.0180)</td><td>0.000838<br>(0.0170)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2013</sub></th><td>0.0562<br>(0.0427)</td><td>0.0218<br>(0.0219)</td><td>0.0159<br>(0.0193)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2014</sub></th><td>0.0813<br>(0.0509)</td><td>0.0554**<br>(0.0258)</td><td>0.0455**<br>(0.0230)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2015</sub></th><td>0.0702<br>(0.0607)</td><td>0.0633**<br>(0.0290)</td><td>0.0535**<br>(0.0261)</td></tr><tr><th scope="row">T<sub>i2016</sub></th><td>0.0976<br>(0.0644)</td><td>0.0668**<br>(0.0306)</td><td>0.0614**<br>(0.0275)</td></tr><tr><th scope="row">Constante</th><td>2.315***<br>(0.0148)</td><td>1.600***<br>(0.00765)</td><td>1.529***<br>(0.00702)</td></tr><tr><th scope="row">Observations</th><td>35 472</td><td>35 472</td><td>35 472</td></tr><tr><th scope="row">R<sup>2</sup></th><td>0.013</td><td>0.029</td><td>0.029</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_11.png" /></figure>