1.2.3 Résultats des études empiriques sur le
choix de financement d'un actif spécifique
Généralement, il existe peu d'études et
de recherches empiriques qui traitent la question de la
spécificité des actifs comme étant un déterminant
de la structure financière des entreprises
19Missonier-Piera (2003) stipule que la valeur de
la dette dépende la valeur de la revente de l'actif, plus l'actif est
spécifique plus les créanciers exigent un taux
élevé afin de se protéger contre le risque.
~ 32 ~
{Bradley et Al. (1984), Titman et Wessles (1988), Balakrishnan
et Fox (1993) et Mocnik (2000)}.
Dans ce cadre, Titman et Wessles (1988) ont certifié
l'existence d'une relation négative entre le ratio d'endettement et la
spécificité des actifs. Ils mesurent la spécificité
des actifs par la somme de la dépense en R&D et en publicité,
et le taux de départ des employés rapportés chacune au CA.
Leurs résultats affirment que les petites entreprises ont tendance
à utiliser beaucoup plus de dette à court terme que les grandes
entreprises. Ainsi, les entreprises rentables ont moins de dettes par rapport
à la valeur marchande de leurs capitaux propres.
En outre, sur la base d'un échantillon composé
de 295 entreprises sur une période entre 1978 et 1987, Balakrishnan et
Fox (1993) ont confirmé les prédictions théoriques du
financement d'un actif spécifique. Ils affirment que la
spécificité des actifs, mesurée par le rapport de la somme
des dépenses de publicité et celles de R&D sur le CA net, a
une relation négative avec le niveau d'endettement. Ainsi, ils concluent
que les amortissements et les crédits d'impôt à
l'investissement sont des substituts de la dette et ont une relation
négative avec le levier financier. Harris (1994) expose que les
investissements dans des actifs non redéployés influencent le
choix d'une structure du capital. Empiriquement, il atteste que l'entreprise a
intérêt à faire appel à l'endettement si
l'investissement réalisé a une croissance future certaine. Par
contre, il est dispensable de recourir aux capitaux propres dans le cas
inverse. Il mesure la spécificité des actifs par la variable des
pertes futures sur actifs abandonnés.
Conformément aux prédictions théoriques
existantes, Cushing et McCarty (1996) ont examiné la relation entre le
levier financier et six variables explicatives différentes,
principalement la spécificité des actifs. Cette dernière
est mesurée par le ratio de la valeur liquidative de la firme sur sa
valeur comptable. Ils confirment que l'endettement a une relation positive avec
la valeur de liquidation de l'entreprise. En autre, Cavanaugh et Garen (1997)
ont testé l'effet de la spécificité des actifs comme
étant un déterminant du niveau d'endettement des firmes. Ils
affirment que l'investissement dans un actif spécifique affecte le
montant optimal de la dette de deux manières : un effet indirect est
représenté lorsque cet investissement incite l'entreprise
à contracter plus de dette pour satisfaire le besoin à financer.
Puis, un effet de garantie expliqué par la détention de moins de
dette qui est expliquée par l'incapacité de cet investissement
à fournir des garanties en cas de détresse financière.
D'un autre côté, Aivazian et Berkowitz (1998)
attestent que la spécificité des actifs est une variable
déterminante de la structure du capital. Plus la
spécificité des actifs est faible, plus
~ 33 ~
le levier financier est élevé. Plus la taxe est
élevée plus l'entreprise augmente son levier financier. Pour
Mocnik (2000), les caractéristiques d'un actif influencent
négativement le taux d'endettement. Il affirme que l'entreprise a
intérêt à financer son investissement spécifique par
capitaux propres au lieu d'endettement, car les coûts de transaction sont
minimes. La variable empirique utilisée par Mocnik est la somme des
dépenses en R&D sur le CA.
Belin et Guille (2011) ont affirmé, sur la base d'un
échantillon de 15941 entreprises innovantes pour expliquer la
hiérarchie de financement d'un actif spécifique, que ces
entreprises financent en priorité leurs investissements par
autofinancement puis par endettement. Ils démontrent que le risque,
l'asymétrie d'information, les coûts de faillite, les garanties et
la difficulté d'évaluation de ces actifs sont des variables qui
incitent ces entreprises à se financer en général par
autofinancement et par le capital risque en cas de besoin. Marion (1995) expose
que les entreprises privilégient le financement de leurs actifs
immatériels en premier par autofinancement, par capitaux propres et
enfin par capital risque.
D'autre part, Belin, Cavaco et Guille (2010) attestent que le
risque et la difficulté d'évaluation des actifs
spécifiques affectent négativement la part de la dette dans la
structure financière des entreprises. Dans la même optique,
Chouabi, Affes et Boujelben (2010) ont confirmé que les actifs
spécifiques posent des problèmes d'évaluation. Cette
difficulté est représentée dans l'asymétrie
d'information entre les firmes et ses porteurs de fonds. Ils démontrent
que les résultats générés par ses actifs ont une
relation positive avec la performance de ces entreprises.
Le tableau (1.3) récapitule les principaux travaux
empiriques réalisés dans le cadre des explications de la relation
entre la structure financière (endettement) et la
spécificité des actifs :
~ 34 ~
Tableau (1.3) : Les effets de la
spécificité des actifs sur l'endettement selon les
modèles empiriques
|
Auteurs
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Echantillon et méthodologie
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Variable de mesure de la
spécificité des actifs
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Relation avec l'endettement
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Bradley et
al. (1984)
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Un échantillon de 851
entreprises de 25 secteurs sur la période entre 1962 et
1981.
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·
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?(R&D + Dépenses en
publicité)/CA
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·
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Négative
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Méthode d'ANOVA.
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Titam et
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Un échantillon de 469 grandes
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·
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R&D/CA
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·
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Négative
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Wessels
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entreprises sur une période
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·
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Dépenses en publicité/CA
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·
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Négative
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(1988)
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entre1974 et 1982.
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·
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Taux de départ des employés
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Analyse factorielle.
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·
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Négative
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Balakrishna
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Un échantillon de 295
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·
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R&D/CA
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·
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Négative
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n et Fox
(1993)
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entreprises sur une période entre 1978 et 1987.
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·
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Dépenses en publicité/CA
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·
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Positive
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Méthode d'ANOVA sur la base des données de
panel.
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Cavanaugh
|
Un échantillon de 722 firmes
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·
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Valeur ajoutée créée
|
·
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Négative
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et Garen
(1997)
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sur la période entre 1973 et 1982.
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·
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?(R&D + Dépenses en
publicité)/CA
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·
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Négative
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Méthode d'ANOVA.
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Harris
(1994)
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Un échantillon de 73
entreprises 500 Fortune sur la période entre 1967 et
1971.
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·
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Les pertes futures sur les
actifs abandonnés
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·
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Positive
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Méthode des MCO.
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Cushing et
McCarty
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Un échantillon de 164 firmes sur la période entre
1970 et
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·
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Valeur de liquidation sur la valeur comptable
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·
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Positive
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(1996)
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1990.
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|
Méthode des MCO.
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Mocnik
(2000)
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Un échantillon de 136 firmes sur la période entre
1991 et
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·
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?(R&D + Dépenses de
publicité)/CA
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·
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Négative
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1996.
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|
Méthode des MCO.
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Vilasusu et
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Un échantillon de 37
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·
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???????????? ??ux m??rché?? pub??ic??
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·
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Négative
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Minkler
(2001)
|
entreprises sur la période entre 1987 et 1997.
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total des ventes
Dépenses de publicité/CA
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Négative
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Méthode d'hétéroscédasticité
selon le test de White.
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