Memoire Online - Gestion stratégique des résultats, structure de l'actionnariat et gouvernance d'entreprise: une étude appliquée aux pme défaillantes du secteur agricole français.

Pour tester les hypothèses de notre étude, nous avons employé diverses méthodologies.

Nous avons utilisé les deux mesures de gestion des résultats, à savoir la GR par les choix comptables (accruals) et la GR par l'activité réelle. S'agissant de la GR par les choix comptables, nous avons retenu le modèle Jones modifié de Dechow et al. (1995). La formulation de ce modèle est présentée dans la revue de la littérature. La gestion des résultats par l'activité réelle a été estimée par la méthode de Roychowdhury relative aux cash-flows anormaux et à la production anormale.

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Pour tester l'hypothèse de la réduction de l'endettement, nous avons retenu le seul groupe des entreprises dont la santé financière est fortement dégradée. Ensuite, nous avons divisé ce groupe en deux sous-groupes : le groupe des entreprises dont la moyenne de la variation des dettes est négative et celle dont la moyenne de la variation des dettes est positive. En décomposant ce groupe de cette manière, nous observerons s'il y a des tendances de GR différenciées dans chaque sous-groupe.

3. La complémentarité entre les produits et charges exceptionnels et la gestion des

Afin de tester la complémentarité entre ces variables, nous avons choisi de faire des régressions de manière itérative entre les variables de GR et les produits et charges exceptionnels sur opérations de gestion.

CEX;,t = a₁ + _a2DAC;,t + _a3ACF;,t + _a2APROD;,t + _a2RN;,t + _a3ENDET;,t + _a4TAIL;,t + E;,t
PEX;,t = a₁ + _a2DAC;,t + _a3ACF;,t + _a2APROD;,t + _a2RN;,t + _a3ENDET;,t + _a4TAIL;,t + E;,t

Puis par itération, nous remplacerons les variables dépendantes par les trois mesures de GR pour tester la pertinence de leurs complémentarités.

C. Les résultats, interprétations et limites

Dans cette partie nous testerons les hypothèses de recherche de notre étude en nous appuyons sur les méthodologies citées précédemment.

1. La gestion des résultats différenciée selon les niveaux de difficulté financière.

Les statistiques descriptives des variables de GR montrent que dans chaque groupe de notre étude il existe des tendances de GR. Nous avons jugé utile de présenter les statistiques

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descriptives en valeur et en valeurs absolues. L'intérêt de présenter les statistiques en valeurs découle de la prise en compte du sens (positif ou négatif) des variables de GR et les statistiques en valeurs absolues visent à observer l'ampleur de la GR dans chaque groupe. Afin d'observer la fluctuation des variables et leurs tendances centrales, nous avons retenu comme mesure : la moyenne, la médiane et les quartiles 1 et 3.

Les sorties du logiciel r nous renseignent sur les données ci-dessous. Quand nous étudions les statistiques descriptives en valeurs, la moyenne dans chaque groupe est presque nulle. Cependant les médianes nous indiquent les tendances centrales.

En nous référant à la médiane, dans le premier groupe nous enregistrons plus d'entreprises qui gèrent à la hausse leurs résultats par les accruals que dans le second groupe, où il y a une plus grande proportion d'entreprises qui gèrent les résultats par les accruals à la baisse. Enfin dans le troisième groupe, nous notons que les entreprises ont une plus grande tendance à gérer les résultats à la hausse plutôt qu'à la baisse.

Contrairement au groupe des entreprises saines, nous observons moins d'entreprises qui gèrent les résultats à la hausse par la production anormale. Cependant, nous notons que lorsque la défaillance s'amplifie (groupe 3), la proportion d'entreprises qui gèrent les résultats à la hausse par cette variable augmente à nouveau. Il semble donc que les difficultés financière extrêmes sont une incitation à la gestion des résultats à la hausse.

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En appliquant le t-test de Student aux moyennes des deux groupes d'entreprises défaillantes, nous ne pouvons affirmer qu'elles sont statistiquement significatives (les p-values des trois tests étant toutes supérieures à 0.05).

Dans le tableau des mesures de GR en valeurs absolues, nous constatons que la moyenne et la médiane des accruals discrétionnaires sont variables d'un groupe à l'autre. Dans le groupe des entreprises saines, elles se situent respectivement à 0.069 et 0.059, dans le groupe des entreprises faiblement défaillantes elles baissent à 0.042 et 0.030 et enfin elles augmentent à nouveau à 0.077 et 0.059 dans le groupe des entreprises fortement défaillantes. En présence d'échantillons indépendants, nous avons utilisé un test paramétrique (le Test t de Student) de comparaison des moyennes. S'agissant de la comparaison des moyennes des accruals discrétionnaires du groupe 2 (entreprises faiblement défaillantes) et du groupe 3 (entreprises fortement défaillantes), le t-test présente une valeur de 3.33 avec une p-value à 0.001. Pour que l'on puisse conclure que les moyennes sont statistiquement différentes, il faut que la p-value soit inférieure à 0.05. Dans notre cas, la p-value est inférieure au seuil de 0.05. On peut donc dire que la différence des moyennes est statistiquement significative.

Dans le tableau des mesures de GR en valeurs absolues, nous constatons que la moyenne et la médiane de la production anormale sont également variables d'un groupe à l'autre. Dans le

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groupe des entreprises saines, elles se situent respectivement à 0.207 et 0.132, dans le groupe des entreprises faiblement défaillantes elles baissent à 0.090 et 0.073 et enfin elles s'apprécient à 0.113 et 0.086 dans le groupe des entreprises fortement défaillantes. Le t-test présente une valeur de 1.33 avec une p-value à 0.182. On ne peut donc dire que la différence des moyennes est statistiquement significative.

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	Groupes des entreprises saines (n=41)				Groupe des entreprises faibl. défail. (n=35)				Groupe des entreprises fort. défail. (n=73)				t-test
^a En valeurs	Moyenne	Médiane	₁er Quartile	3e Quartile	Moyenne	Médiane	₁er Quartile	3e Quartile	Moyenne	Médiane	₁er Quartile	3e Quartile	Comparaison des moyennes des groupes 1&3
DAC*	-0.00	0.001	-0.053	0.086	-0.00	-0.006	-0.146	0.007	-0.00	0.008	-0.035	0.019	0.00 (p-value : 0.999)
ACF*	-0.001	-0.282	-0.081	0.086	0.00	0.002	-0.018	0.077	0.00	0.008	-0.030	0.047	0.00 (p-value : 0.999)
APROD*	0.00	0.053	-0.091	0.132	0.00	0.015	-0.043	0.077	-0.00	0.032	-0.062	0.086	0.01 (p-value : 0.988)

Tableau 7 : Les statistiques descriptives des variables de GR en valeurs absolues

	Groupes des entreprises saines (n=41)				Groupe des entreprises faibl. défail. (n=35)				Groupe des entreprises fort. défail. (n=73)				t-test
^b En valeurs absolues	Moyenne	Médiane	₁er Quartile	3e Quartile	Moyenne	Médiane	₁er Quartile	3e Quartile	Moyenne	Médiane	₁er Quartile	3e Quartile	Comparaison des moyennes des groupes 1&3
DAC*	0.069	0.059	0.046	0.084	0.042	0.030	0.179	0.055	0.077	0.055	0.034	0.087	3.33 (p-value : 0.001)
ACF*	0.196	0.170	0.092	0.251	0.052	0.041	0.029	0.069	0.081	0.062	0.036	0.099	2.77 (p-value : 0.006)
APROD*	0.207	0.132	0.103	0.206	0.090	0.073	0.039	0.120	0.113	0.086	0.049	0.130	1.33 (p-value : 0.182)

* DAC : Discretionary Accruals ACF : Abnormal Cash-flows APROD : Abnormal Production

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1.2. L'existence de trajectoires différenciées selon les niveaux de difficulté financière

Afin de tester notre hypothèse de recherche, nous avons distingué deux types de trajectoires : les trajectoires par le nombre d'entreprise qui gèrent à la hausse ou à la baisse (la médiane en valeurs) et la trajectoire par l'ampleur de la gestion des résultats (la moyenne en valeurs absolues).

1.2.1. L'existence des trajectoires différenciées par le nombre d'entreprises qui gèrent à la hausse ou à la baisse leurs résultats selon les niveaux de difficulté financière.

La tendance centrale des variables de gestion des résultats montre qu'il existe des trajectoires différenciées selon le niveau de difficulté financière. Dans le groupe des entreprises saines, il y a plus d'entreprises qui gèrent les résultats à la hausse par les accruals discrétionnaires et par la production anormale. Tandis qu'il y a plus d'entreprises qui gèrent les résultats à la baisse par les cash-flows anormaux.

Dans le groupe des entreprises faiblement défaillantes la tendance s'inverse, il y a plus d'entreprises qui gèrent les résultats à la hausse par les accruals discrétionnaires et les cash-flows anormaux. Par contre, nous observons qu'un plus grand nombre d'entreprises gèrent les résultats à la baisse par la production anormale.

Dans le groupe des entreprises fortement défaillantes, il y a plus d'entreprises qui gèrent les résultats à la hausse par la production anormale, les cash-flows anormaux et les accruals discrétionnaires.

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1.2.2. L'existence des trajectoires différenciées (par l'ampleur) de la gestion des résultats selon les niveaux de difficulté financière.

Au début de la défaillance financière, les entreprises gèrent les résultats à la baisse comparativement au groupe des entreprises saines, l'ampleur de la GR s'amenuise pour les trois variables (DAC, ACF et APROD). Lorsque la difficulté s'intensifie, les indicateurs de GR augmentent.

Il semble que lorsque les entreprises sont faiblement défaillantes, elles sont poussées à gérer leurs résultats plus par l'activité réelle que par les accruals discrétionnaires. Le constat est le même pour le groupe des entreprises fortement défaillantes. En nous référant aux statistiques descriptives en valeurs, nous remarquons que les médianes des accruals discrétionnaires et de la production anormale du groupe 3 sont différentes de leurs moyennes. La moyenne négative implique que l'ampleur de la GR à la baisse est plus importante que l'ampleur de la GR à la hausse. Une plus grande proportion d'entreprises est encline à gérer les résultats à la baisse afin de liquider les pertes et repartir sur des bases saines et une autre proportion gère les résultats à la hausse pour simuler de performances ou accélérer les ventes (par des réductions commerciales par ex.).

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Nos résultats rejoignent les conclusions de Campa et Camacho-Minano (2015), qui formulaient qu'en période de détresse financière les entreprises défaillantes gèrent plus les résultats par l'activité réelle que par les accruals discrétionnaires. Nous notons également que l'amplification de la difficulté financière (voir le groupe 3) accroit l'ampleur de la gestion des résultats.

		0,1
0,09		0,0
		0,073 0,0
0,052 0,042		0,041
	0,03

Figure 7 : Représentation des niveaux de GR (les moyennes en valeurs absolues)

2. Les effets de la réduction de l'endettement sur la gestion des résultats des entreprises

Nous avons retenu comme deuxième hypothèse que la réduction de l'endettement est susceptible d'atténuer la gestion des résultats. Afin de tester cette hypothèse de recherche, nous avons estimé dans le groupe des entreprises fortement défaillantes, celles qui présentaient en moyenne une variation négative des dettes sur la période de notre étude. Nous nous sommes intéressés à observer le comportement des variables de GR. Le tableau suivant présente les différences entre l'ampleur de la GR des entreprises fortement défaillantes et parmi elles, celles qui ont réduit leurs dettes.

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Tableau 8 : Différence de l'ampleur de GR entre les entreprises réductrices et non-
réductrices des dettes (en moyenne)

^b Le groupe a est celui des entreprises fortement défaillantes ayant en moyenne des variations positives des dettes

^c Le groupe b est celui des entreprises fortement défaillantes ayant en moyenne des variations négatives des dettes.

Figure 8 : Représentation du voisinage de l'ampleur de la GR entre les entreprises
défaillantes réductrices et non-réductrices des dettes.

Nous n'observons pas de différence marquante de GR entre les entreprises défaillantes n'ayant pas en moyenne des variations négatives des dettes et celles qui ont en moyenne des variations des dettes négatives.

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Figure 9 : Représentation de la GR par les accruals sous l'hypothèse de la réduction des

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

Figure 10 : Représentation de la GR par les cash-flows anormaux sous l'hypothèse de la
réduction des dettes

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Figure 11 : Représentation de la GR par la production anormale sous l'hypothèse de la
réduction des dettes

Fort de ce qui précède, nous concluons qu'il semble que la réduction des dettes incite les entreprises à gérer leurs résultats à la hausse. Bien que l'ampleur de la GR semble indifférenciée entre les groupes des entreprises ayant réduit leurs dettes et celles n'ayant pas réduit leurs dettes, il est remarquable que la tendance générale de la GR est à la hausse.

3. Les activités exceptionnelles et la gestion des résultats dans les entreprises en

A la lecture du tableau des statistiques descriptives des deux échantillons, nous notons que les charges et les produits exceptionnels sont en moyenne plus importants dans le groupe des entreprises fortement défaillantes. En outre, dans le groupe des entreprises faiblement défaillantes, nous observons que 20% des entreprises n'ont pas enregistré des charges exceptionnelles et 33% des entreprises de l'échantillon n'ont pas comptabilisé des produits exceptionnels. Dans le groupe des entreprises fortement défaillantes, les proportions sont respectivement de 30 et 40%.

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Par ailleurs, nous constatons que l'endettement, la taille et les variables de GR sont en moyenne plus grandes dans le groupe des entreprises fortement défaillantes.

3.2. Les produits et les charges exceptionnels comme variables complémentaires de la gestion des résultats des entreprises en difficulté

Nous avons estimé les variables de la régression linéaire en nous inspirant du modèle de Mard (2006) relatif à l'association entre les produits de cession et la variation du résultat net. Comme variables explicatives, nous avons retenu les mesures de GR et comme variables de contrôle : le résultat net et l'endettement normés sur l'actif total et enfin la taille (le logarithme népérien de l'actif total). Dans un premier temps nous avons déterminé la matrice de corrélation des variables dépendantes et indépendantes, et dans un second temps nous avons élaboré les régressions linéaires multiples.

3.2.1. Le test de corrélation de Pearson des coefficients des variables dépendantes et

Le coefficient de Pearson nous aide à mesurer le niveau de corrélation entre deux variables données. Ce coefficient est situé entre -1 et 1 avec deux indications majeures. Il est dit `'fort» lorsqu'il est compris entre 0.5 et 1 et `'faible» entre -0.5 et -1.

Nous avons construit deux matrices de corrélation, une pour chaque niveau de difficulté financière.

3.2.1.1. Le test de corrélation de Pearson du groupe des entreprises faiblement

S'agissant du groupe des entreprises faiblement défaillantes, nous constatons qu'aucune variable n'a un effet statistiquement significatif au seuil de 1%. Toutefois, la corrélation entre l'endettement et le résultat net est négative et significative au seuil de 10%, ce qui renseigne sur le fait que plus les entreprises sont endettées, plus le résultat net baisse de 0.4 fois. Nous notons également une corrélation significative au seuil de 10% entre la taille et les accruals discrétionnaires. Cela indique que la plus la taille augmente, plus les entreprises du groupe gèrent leurs résultats à la baisse par les accruals.

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Concernant des produits et charges exceptionnels, nous constatons que les corrélations sont mitigées. En effet, bien que non significative, les charges exceptionnelles ont un effet régressif sur la gestion des résultats. Autrement dit, lorsque qu'une unité supplémentaire de charges exceptionnelles augmente, les entreprises gèrent les résultats à la baisse, cela pour toutes les variables de GR (DAC, ACF et APROD). Les produits exceptionnels sont positivement et non-significativement corrélés aux accruals discrétionnaires et aux cash-flows anormaux. Ce qui implique que l'augmentation d'une unité supplémentaire des produits exceptionnels entraine par ricochet une gestion à la hausse desdites variables de GR, respectivement de 0.02 fois et 0.05 fois. Cependant, le raisonnement n'est pas le même entre les produits exceptionnels et la production anormale. En effet, ces variables sont négativement et non-significativement corrélées.

3.2.1.2. Le test de corrélation de Pearson du groupe des entreprises fortement défaillantes.

A la lecture du tableau, nous constatons que les trois mesures de GR (DAC, ACF et APROD) sont positivement et significativement corrélées entre elles au seuil de 1%.

Nous notons également que dans ce groupe, les produits et les charges exceptionnels sont négativement et non-significativement corrélés à toutes les mesures de GR. L'endettement est également négativement et non-significativement corrélé aux mesures de GR. Cependant, les corrélations entre l'endettement et les produits et charges exceptionnels sont positive.

Enfin, nous observons une corrélation négative au seuil de 10% entre le résultat net normé par l'actif total et les charges exceptionnels, ce qui est normal au regard du caractère régressif des charges. L'endettement est corrélé positivement et significativement au seuil de 10% avec les produits exceptionnels, ce qui semble indiquer que l'augmentation de l'endettement d'une unité se traduit par l'augmentation des produits exceptionnels et inversement.

3.2.2. Les tests d'association entre les produits et charges exceptionnels et les variables de

Afin de tester l'existence de la complémentarité entre les variables de GR et les produits et charges exceptionnels, nous avons procéder à des régressions linéaires multiples. L'existence

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des complémentarités différenciées sera observable au regard des coefficients estimés dans chaque panel de notre étude.

3.2.2.1. Les tests d'association sur le panel des entreprises faiblement défaillantes

Nous n'observons aucune variable endogène qui ait un impact sur les variables dépendantes. Toutefois, nous constatons que le coefficient de régression de la variable des charges exceptionnelles sur la production anormale est très élevé (de l'ordre de 5.401). il semble qu'au début de la détresse financière la production anormale s'associe à une forte proportion de charges exceptionnelles. Le signe négatif indiquerait le sens de la gestion des résultats dans ce cas de figure. Cependant, ce coefficient apparait non-significatif, ce qui indique que nous ne pouvons conclure sur la vraisemblance d'une telle relation.

3.2.2.2. Les tests d'association sur le panel des entreprises fortement défaillantes

Contrairement au panel des entreprises faiblement défaillantes, le groupe des entreprises fortement défaillantes présente des variables indépendantes significatives. S'agissant des variables des produits et charges exceptionnels, nous constatons que lorsqu'elles sont les variables dépendantes, aucune variables de GR n'est significativement associés à elles. Aussi les R² des modèles de régression sont respectivement de 12.9% et 12%.

Par contre, les variables de GR sont significativement associées entre elles. Lorsque la production anormale est la variable dépendante, les autres variables de GR (les accruals discrétionnaires et la production anormale) sont significativement associées avec elle au seuil de 1%. Nous constatons aussi que les coefficients des produits et charges exceptionnels sont plus importants dans ce cas. Le R² du modèle de régression est de 88.4%.

Comme dans le panel précèdent, les produits et charges exceptionnels ne sont pas significativement associés aux variables de GR.

Notre étude se confronte à quelques limites. Premièrement, sur un plan méthodologique,
l'estimation de la gestion des résultats par le modèle de Jones modifié aurait pu être améliorée

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par une plus grande étendue de la période de l'étude, l'indicateur de Conan et Holder ne se limite qu'à trois niveaux de la situation financière, d'avantage de niveaux de détresse financière aurait permis de mieux délimiter et observer les pratiques de GR. La méthode de distinction des entreprises réductrices et non-réductrices des dettes souffre d'une lacune. En effet, l'absence des données sur l'objet des décisions de réduction des dettes limite la validité de cette hypothèse.

De plus, la régression linéaire devant estimé le niveau de complémentarité entre la GR et les activités exceptionnelles peut être amélioré. En effet, nous n'avons choisi que trois variables de contrôle. Ces dernières peuvent limiter la pertinence et la significativité des variables dépendantes et indépendantes. Par ailleurs, on aurait pu estimer cette complémentarité différemment, en distinguant les entreprises qui gèrent les résultats à la hausse (en faisant des régressions seulement avec les produits exceptionnels) et celles qui gèrent les résultats à la baisse (en procédant à des régressions seulement avec les charges exceptionnelles).

Deuxièmement, l'échantillon de notre étude est limité. Avec un plus grand échantillon, sur des secteurs d'activité différents, cette étude aurait pu être plus élaborée.

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Tableau 9 : Statistiques descriptives des variables des régressions linéaires multiples

	Groupe des entreprises faibl. défail. (n=35)				Groupe des entreprises fort. défail. (n=73)				t-test
^a En valeurs	Moyenne	Médiane	₁er Quartile	3e Quartile	Moyenne	Médiane	₁er Quartile	3e Quartile	Comparaison des moyennes des deux groupes
CEX*	0.00	0.00	0.00	0.00	0.002	0.00	0.00	0.002	4.94 (p-value : 0.00)
PEX	0.00	0.00	0.002	0.001	0.01	0.00	0.00	0.002	1.87 (p-value : 0.06)
RN*	0.001	0.016	0.017	0.03	0.01	0.01	-0.02	0.06	1.11 (p-value : 0.269)
ENDET*	0.24	0.31	0.38	0.51	0.368	0.324	0.223	0.465	19.95 (p-value : 0.00)
TAIL*	3.533	3.767	3.837	4.109	3.650	3.544	3.317	3.869	63.80 (p-value : 0.00)
DAC*	0.042	0.030	0.179	0.055	0.077	0.055	0.034	0.087	3.33 (p-value : 0.001)
ACF*	0.052	0.041	0.029	0.069	0.081	0.062	0.036	0.099	2.77 (p-value : 0.006)
APROD*	0.090	0.073	0.039	0.120	0.113	0.086	0.049	0.130	1.33 (p-value : 0.182)

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Tableau 10 : Matrice de corrélation des coefficients des variables indépendantes et dépendantes du panel des entreprises faiblement défaillantes

	DAC	ACF	APROD	CEX	PEX	RN	ENDET	TAIL
DAC	1
ACF	-0.26	1
APROD	0.07	0.08	1
CEX	-0.04	-0.22	-0.27	1
PEX	0.02	0.05	-0.14	0.07	1
RN	0.01	0.19	-0.12	-0.09	0.26	1
ENDET	0.07	-0.23	0.15	-0.04	-0.19	-0.40*	1
TAIL	-0.37*	0.24	0.01	-0.09	-0.12	-0.04	0.29	1

Tableau 11 : Matrice de corrélation des coefficients des variables indépendantes et dépendantes du panel des entreprises fortement défaillantes

	DAC	ACF	APROD	CEX	PEX	RN	ENDET	TAIL
DAC	1
ACF	0.81***	1
APROD	0.86***	0.92***	1
CEX	-0.16	-0.15	-0.16	1
PEX	-0.11	-0.08	-0.07	0.00	1
RN	-0.01	-0.14	-0.10	-0.26*	0.04	1
ENDET	-0.31**	-0.30*	-0.28*	0.14	0.30*	-0.15	1
TAIL	-0.13	-0.10	-0.11	-0.15	-0.11	0.18	0.07	1

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Figure 12 : Histogramme de significativité des coefficients des variables des entreprises
faiblement défaillantes

Figure 13 : Histogramme de significativité des coefficients des variables des entreprises
fortement défaillantes

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Tableau 12 : Tableau des régressions linéaires du panel des entreprises faiblement défaillantes

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Tableau 13 : Tableau des régressions linéaires du panel des entreprises fortement défaillantes

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B. La mesure des variables de l'étude

C. Les résultats, interprétations et limites