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Performance financière de l’investissement socialement responsable (ISR) : une méta-analyse

Financial Performance of Socially Responsible Investment (SRI) : A meta-analysis
Christophe Revelli et Jean-Laurent Viviani

Résumés

Cette étude a pour but de démontrer un lien entre l’investissement socialement responsable (ISR) et la performance financière ou boursière. Une méta-analyse – la première dans le champ de recherche – selon la méthode expérimentale de Hedges et Olkin (1985) est ainsi menée sur un corpus empirique regroupant 61 études. Les résultats observés tendent à prouver que l’éthique n’a pas de coût financier et génère une rentabilité similaire à celle de l’investissement conventionnel. Nous observons également que les choix empiriques effectués par les auteurs influencent considérablement la nature de la performance financière de l’ISR.

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Texte intégral

Introduction

  • 1 Des analystes extra-financiers internes aux sociétés de gestion (buy-side) ou externes (sell-side) (...)
  • 2 Source Novethic, www.novethic.fr
  • 3 Une différenciation doit être faite entre les travaux étudiant la relation performance sociétale / (...)

1L’Investissement Socialement Responsable (ISR), nouvelle forme d’investissement intégrant le respect des valeurs éthiques, de protection de l’environnement, d’amélioration des conditions sociales ou de « bonne » gouvernance attire de plus en plus l’intérêt des investisseurs institutionnels et privés mais également du monde académique. Historiquement, les placements dits « éthiques » sont les premiers à voir le jour dans les années 1920 et excluent de leur sélection les sociétés orientées sur des activités immorales (alcool, tabac, nucléaire…). Les placements « socialement responsables » (SR) apparaissent plus tard (fin des années 1980 aux USA et en Grande-Bretagne) et adoptent une technique fondée sur l’inclusion dans les portefeuilles de titres les mieux notés (Best-in-class) sur la base de critères dits ESG (Environnement, Social, Gouvernance)1. Certains placements appelés « thématiques » peuvent privilégier une des trois approches inclusives (environnementale, sociale, gouvernance). L’ISR peut également prendre la forme d’un engagement ou d’un activisme actionnarial, exigeant des entreprises une politique de responsabilité sociale et environnementale plus forte via un dialogue direct et l’exercice des droits de vote en assemblées générales2. Selon Renneboog et al. (2008, p. 1723), « l’ISR applique, à la différence des investissements de type conventionnel, un jeu de filtres d’investissement pour sélectionner ou exclure des actifs basés sur des critères écologiques, sociaux, de gouvernance d’entreprise ou encore éthiques, et s’engage également dans la communauté locale et dans l’activisme actionnarial ». D’un point de vue scientifique, les travaux traitant de l’investissement socialement responsable (ISR) portent principalement sur sa rentabilité financière. En d’autres termes ils cherchent à comprendre si ce type d’investissement ne présente pas de coût financier comparé à un investissement traditionnel. Investir de manière socialement responsable agit-il sur la performance financière ou boursière3 ? Plusieurs études empiriques ont tenté de démontrer un lien de causalité entre l’effet de la mise en place de critères extra-financiers dans les processus d’investissement et la performance financière des fonds socialement responsables (FSR) ou celle des indices SR, apportant chacune un éclairage spécifique sur cette relation. Il en ressort aujourd’hui un manque de consensus évident sur le lien entre investir de manière socialement responsable et la rentabilité financière que cela procure.

  • 4 Lloyd Kurtz est considéré comme l’un des plus éminents chercheurs dans le domaine SRI (Socially Res (...)

2L’apport de la méta-analyse s’impose comme un outil essentiel pour répondre à cette question de recherche, puisqu’elle permettra une interprétation globale d’études présentant des résultats et méthodologies hétérogènes. Ceci est confirmé par Lloyd Kurtz4 en 2005 (p. 135) dans le Journal of Investing. L’auteur affirme que « la méta-analyse de la littérature en gestion est une avancée majeure. Elle utilise des techniques statistiques rigoureuses pour globaliser de nombreuses petites études. Elle fournit une définition claire du lien entre le concept général de la responsabilité sociale et les variables dépendantes opérationnelles utilisées dans les milieux universitaires de recherche. Elle explore le sens de la causalité. Et le plus important pour les investisseurs sociaux, elle divise les résultats financiers dans des catégories basées sur la performance de l'entreprise et la performance de marché. Malheureusement, Orlitzky, Schmidt, et Rynes (2003) se concentrent principalement sur des études de gestion, et ne traitent pas bien les récents travaux financiers d'universitaires et de l'investissement professionnel. Une analyse similaire de la littérature financière serait une contribution précieuse à notre compréhension de ce style d’investissement émergent qu’est l’ISR ».

3Cette citation résume très bien l’intérêt de la méta-analyse pour le champ de recherche de l’investissement socialement responsable. Depuis le début des années 2000, certaines méta-analyses ont agrégé les résultats des études traitant du lien entre performance sociétale de l’entreprise ou CSP (Corporate Social Performance) et performance financière (Orlitzky et al. 2003 ; Allouche et Laroche 2005 ; Wu 2006 ; Margolis et al. 2007), mais aucune n’a traité de la question relative à l’ISR. Les études incluses dans ces méta-analyses évaluent le lien entre le degré de RSE d’une entreprise et sa performance financière d’un point de vue comptable (Return on Assets, Return on Equity…). Nous nous positionnons sur un champ différent, puisqu’à travers l’utilisation de cet outil statistique, nous essayons de déterminer si les placements ISR (sous la forme de placements boursiers tels que des actions ou obligations, des fonds communs de placement spécialisés, mais également des indices boursiers) surperforment les placements conventionnels.

4Dans un premier temps, les fondements théoriques de la performance financière de l’ISR seront explicités. Nous présenterons ensuite la démarche de la méta-analyse adaptée aux caractéristiques de notre recherche, incluant principes de méthode et analyse des résultats. La dernière section est consacrée aux implications de cette recherche et à la conclusion.

1. Cadre conceptuel de la recherche

5Il s’agit de distinguer tout d’abord la performance financière des entreprises socialement responsables (ESR) de celle de l’investissement socialement responsable (ISR). Bien que l’ISR soit directement issu des concepts de responsabilité sociale de l’entreprise (RSE) et de développement durable (DD) et perçu comme la déclinaison de la RSE aux marchés financiers, et bien que les portefeuilles et fonds ISR soient composés de titres d’entreprises socialement responsables, les deux concepts possèdent des fondements théoriques qui leur sont propres. Une performance financière élevée d’une ESR n’implique pas systématiquement une bonne performance des placements ISR, cette dernière dépendant également des contraintes de gestion liées au marché (Lucas-Leclin 2006).

6Jusqu’à ces dernières années, le champ de recherche sur la performance financière de l’ISR se caractérise par « la présence exclusive d’études empiriques dont les fondements théoriques sont très implicites » (Déjean 2002). Il existe cependant plusieurs explications de la performance de l’ISR, qu’elles soient positives ou négatives. Nous essaierons tout d’abord de dégager les fondements théoriques des écarts entre la performance financière des titres SR et des titres conventionnels puis ceux des écarts entre les performances financières des portefeuilles SR et conventionnels.

1.1. Performance financière des titres socialement responsables (SR)

7Nous distinguerons trois types d’explications principales aux possibles écarts entre la rentabilité des titres SR et conventionnels.

8Premièrement, les modèles d’évaluation des actifs (explication de l’espérance des rendements des titres) qui servent de fondement aux mesures de performance financière sont incomplets. Les écarts de performance entre les titres SR et conventionnels s’expliquent alors par des facteurs qui ne sont pas pris en compte dans les modèles traditionnellement utilisés pour mesurer la performance des titres. Dans la plupart des études empiriques, les performances sont ajustées pour le risque mesuré par la sensibilité aux mouvements du marché (MEDAF). Mais les écarts de rentabilité pourraient également être expliqués par d’autres facteurs qui sont également valorisés par le marché. Cette possibilité est fondée sur le plan théorique par l’APT et validée par de nombreuses études empiriques. Il suffirait donc que les titres SR n’aient pas la même sensibilité à ces facteurs que les titres conventionnels pour que leur espérance de rentabilité soit différente. Les méthodes de construction des échantillons peuvent en partie corriger l’influence de certains facteurs bien repérés dans la littérature (les facteurs de Fama et French (1993) par exemple). Mais, il n’est pas impossible que des facteurs valorisés par le marché mais non intégrés dans les études de comparaison de performance expliquent les écarts de performance détectés. Parmi ces facteurs, l’existence d’un « facteur vert » valorisé par le marché n’est pas incompatible avec les études empiriques réalisées à ce jour (Chia et al. 2009).

9Deuxièmement, l’ISR est un phénomène émergent (surtout durant la période où la plupart des études ont eu lieu). Les anticipations rationnelles ne se sont peut-être pas totalement mises en place, ce qui pourrait expliquer que les titres SR soient mal évalués par les investisseurs. Le marché est donc temporairement inefficient en ce qui concerne ces titres.

  • 5 Les entreprises réduisent les risques de procès liés à leurs émissions et pollutions, par exemple.

10Troisièmement, la fonction d’utilité des agents est plus complexe que celle qui est prise en compte dans les études théoriques et empiriques sur le sujet. Trois types d’explications sont possibles à ce niveau. Une première approche est d’intégrer les moments d’ordre supérieur à 2 dans la fonction d’utilité. À bêta identique, les investisseurs préfèrent les titres ayant le moins d’asymétrie négative, la prime de dissymétrie est donc négative et significative (Kraus et Litzenberger 1976). Or les ISR par leur nature et leur mode de gestion, notamment une plus grande attention portée à l’ensemble des parties prenantes et une meilleure gestion des risques sociaux et environnementaux (Sharfman et Fernando 20085), possèdent sans doute une asymétrie négative plus faible que les titres conventionnels. La théorie de « l’effet d’information » développée par Kurtz (2002) affirme également que « la notation extra-financière peut être interprétée comme le reflet d’une certaine maîtrise des risques auxquels est confrontée l’entreprise. Dès lors, les sociétés qui gèrent au mieux leurs enjeux socio-environnementaux limitent les risques de conflits sociaux ou encore industriels, susceptibles de nuire notamment à leur image, et sont ainsi appelées à terme à surperformer leurs concurrents ». Une étape supplémentaire serait d’intégrer l’aversion à l’ambiguïté dans la fonction d’utilité. Comme nous l’avons indiqué les titres SR sont relativement nouveaux pour les investisseurs qui ont du mal à juger de leurs facteurs de performance et de risque. Ces titres pourraient donc bénéficier d’une prime d’ambigüité (Epstein et Schneider 2008). Finalement, Dupré et al. (2006, 2009) proposent d’intégrer des critères éthiques dans la fonction d’utilité d’une partie des investisseurs avec des conséquences complexes sur les rentabilités des titres éthiques et conventionnels. Les auteurs affirment dans un premier temps que l’apparition d’une notation sociétale incitera les investisseurs socialement responsables à entrer sur le marché. L’augmentation de la demande des titres éthiques, induit une hausse du prix de ces titres, donc une espérance de rentabilité faible pour les investisseurs éthiques (correspondant au coût de l’éthique). Du point de vue des entreprises éthiques, l’augmentation des prix entraînera une baisse du coût de leurs capitaux propres. Dans un second temps, face à cette baisse du coût du capital, les entreprises seront incitées à effectuer des programmes de « mises en conformité sociale » (Dupré et al. 2009, p. 18). L’avantage généré par la baisse du coût du capital sera compensé au final par le coût de mise en conformité sociale.

1.2. Performance financière des portefeuilles socialement responsables (SR)

11Au-delà de la performance des titres SR, certains facteurs peuvent expliquer la performance des fonds et portefeuilles SR.

12Les opposants de l’ISR trouvent leurs arguments dans la théorie moderne du portefeuille (Markowitz 1952). Selon eux, l’ISR réduit les opportunités d’investissement et offre de facto une capacité de diversification beaucoup moins importante de par les contraintes de sélection et d’exclusion qu’il s’impose. Or, selon cette théorie, un portefeuille, pour être efficient doit être bien diversifié. Il devrait en résulter des performances plus faibles que celles d’un investissement traditionnel, la frontière efficiente de l’ISR se situant donc sous la frontière de Markowitz (Le Maux et Le Saout 2004). Cela rejoint les explications de Clow (1999) qui affirme que l’ISR, par son approche sélective et les contraintes qu’elle introduit, provoquerait un biais sectoriel en se restreignant à un plus petit nombre de secteurs d’investissement, augmentant ainsi son risque tout en diminuant sa rentabilité. La théorie des « coûts » de l’ISR est aussi avancée pour expliquer la sous-performance de l’ISR. La gestion des portefeuilles ISR générerait des coûts de transaction, de gestion, de recherche d’informations (recherche pour savoir si un titre satisfait ou non les critères ISR par exemple) plus élevés que la gestion de portefeuilles de titres conventionnels (Lamb 1991 ; Luther et al. 1992 ; Tippet 2001, Bauer et al. 2005 ; Barnett et Salomon 2006).

13A contrario, l’ISR bénéficie d’apports théoriques qui tendent à prouver que ce type d’investissement peut être générateur de valeur. C’est le cas de « l’effet d’apprentissage » présenté par Bauer et al. (2005, 2006), pour qui l’ISR aurait tendance à sous-performer à court terme des investissements dits conventionnels, puis à réduire cet écart à moyen terme jusqu’à l’inverser à long terme. Un horizon « long terme » serait donc facteur de performance pour l’ISR (Cummings 2000 ; Barnett et Salomon 2006 ; Vermeir et Friedrich 2006).

2. La démarche de la méta-analyse

14L’analyse des fondements théoriques de l’écart de performance entre investissement SR et conventionnel démontre qu’il n’y a pas de consensus sur l’existence et le sens de cet écart. Une analyse approfondie de la littérature empirique nous semble donc utile pour mieux comprendre quels sont les liens entre éthique et création de valeur.

15L’idée centrale de la méta-analyse est d’agréger des études présentant des résultats variés et contradictoires afin de les interpréter de manière commune. Cette méthode permettra l’estimation d’un lien explicatif entre variable indépendante (investir socialement responsable) et variable dépendante (performance financière) et en opposant au sein d’une recherche expérimentale le groupe expérimental (placements ISR) au groupe de contrôle (placements conventionnels).

16Nous reprendrons ainsi le processus méthodologique à respecter pour effectuer une méta-analyse, c’est-à-dire la collecte, la sélection et le codage des études empiriques, l’évaluation d’une grandeur d’effet (métrique commune) pour chaque étude, l’estimation d’une grandeur d’effet commune (tendance centrale) et la recherche éventuelle de modérateurs en cas d’hétérogénéité des grandeurs d’effet.

17Dans un souci de compréhension pour le lecteur, le choix s’est orienté sur la présentation de la méthode au fur et à mesure de son déroulement puis sur l’examen des résultats.

2.1. Collecte et codage de l’ensemble des études déjà existantes sur la question de recherche

18La matière première constituant la méta-analyse étant les études existantes sur un domaine de recherche spécifique, il s’agit d’explorer de manière large et minutieuse celles qui pourront faire l’objet d’analyse et d’interprétation. Deux étapes distinctes sont requises : la collecte puis le codage des études empiriques.

19Dans un premier temps, une exploration exhaustive des bases de données informatisées et des bibliothèques en ligne « Économie-Gestion » a été effectuée. Ainsi, les moteurs de recherches tels que Scopus, ABI Inform/Proquest, Jstor, Ebsco, Science Direct, Emerald, Cairn, Springer Link ou Wiley-Blackwell (Laroche et Soulez 2010) ont été utilisés pour obtenir la version intégrale des articles. D’autres bases telles que Social Science Citation Index (SSCI), EconLit, Doge, Current Contents, Management Contents, Journal of Economic Literature offrent des accès plus limités (références et résumés des études) néanmoins elles peuvent constituer un complément d’information. Enfin, une recherche complémentaire a été effectuée sur les moteurs de recherche Internet tels que Google Scholar, Google Books, EconPapers ou SSRN. Il convient également d’explorer l’ensemble des bibliographies de chaque étude jusqu’à aboutir au phénomène de « saturation ».

20Seules les études permettant la comparaison de rentabilité boursière de groupes ISR et de groupes non ISR ont été sélectionnées au sein du corpus empirique. Ces études peuvent prendre la forme de publications scientifiques anglophones ou francophones, de communications dans des conférences internationales, de working papers ou d’études institutionnelles.

  • 6 Une étude empirique contient plusieurs expérimentations dès lors que l’auteur emploie plusieurs com (...)

21Pour Laroche et Soulez (2010), « l’étape suivante consiste à créer une grille de codage ». Cette phase permet de rassembler les études préalablement recensées sous des critères communs tels que les conditions expérimentales ou méthodologiques de chaque étude, la nature des variables dépendantes et indépendantes, la quantification de la grandeur d’effet ou encore la mesure statistique employée pour la mesurer. Au final, le corpus englobe 75 études empiriques regroupant 161 expérimentations6. L’annexe 1 présente la grille de codage des expérimentations du corpus empirique selon les variables identifiées comme des éléments de méthode utilisés dans chaque étude.

22Le début de la période d’observation (1972-2009) correspond à la date de publication du travail pionnier de Moskowitz (1972) sur la performance financière de l’ISR. Cependant la majeure partie des études empiriques prises en compte dans cette recherche se situe dans la tranche 1990-2009 correspondant à la réelle période d’institutionnalisation de l’ISR au sein des marchés financiers. Même si le concept d’ISR a largement évolué sur la période, il convient justement de proposer une approche globale intégrant l’ensemble des techniques de sélection des titres SR (exclusion ou inclusion).

2.2. Choix des études et contrôle des biais de sélection

23La sélection des études composant le corpus d’observation s’impose ensuite comme une des étapes les plus importantes de la méta-analyse, car c’est elle qui pose les jalons de la qualité des résultats et des conclusions qui seront apportés.

24Parmi les 161 expérimentations composant le corpus, un contrôle du biais de surreprésentation est nécessaire. Il consiste à exclure les expérimentations jugées comme « doublons ». Si les expérimentations apparaissent sous plusieurs formes (working papers ou communications dans des colloques puis articles…), il s’agit de supprimer l’expérimentation la moins aboutie en termes de méthodologie et de résultats. Lorsqu’un chercheur réutilise une première expérimentation et l’enrichit en termes de méthodologie, il convient alors de faire preuve de discernement dans le jugement et de ne pas exclure systématiquement ce type de « doublon ».

25Il s’agit dans un second temps d’évaluer le biais inhérent à la qualité des études primaires. Cette étape consiste donc à exclure les expérimentations qui présentent des méthodologies imparfaites ou incomplètes (manque de données quantitatives pour calculer une grandeur d’effet), mais également celles qui ne présentent pas de relation entre variables. Nous décidons donc d’exclure l’ensemble des expérimentations qui ne présentent pas de données statistiques du type moyenne, permettant de calculer la grandeur d’effet, comme le préconisent Hunter et Schmidt (2004). Nous choisissons également d’écarter les études ne définissant pas la performance financière comme variable dépendante, n’utilisant pas des placements ISR comme groupe expérimental et des investissements conventionnels comme groupe de contrôle.

26Au final (biais de surreprésentation + biais inhérent à la qualité des études primaires), 14 études incluant 38 expérimentations ont été exclues du corpus empirique d’observation. L’échantillon de données exploité dans le cadre de la méta-analyse sera donc composé de 61 études qui intègrent un total de 123 expérimentations.

2.3. Calcul de la grandeur d’effet de chaque expérimentation

27Après avoir collecté et sélectionné les études au sein du corpus empirique, il s’agit de choisir la mesure de la grandeur d’effet puis d’estimer les grandeurs d’effet par expérimentation.

2.3.1. Choix de la mesure de la grandeur d’effet

28Il existe plusieurs méthodes pour estimer cette grandeur d’effet, variant « selon le type d’études disponibles (recherches expérimentales ou recherches de type corrélationnel) » (Laroche et Soulez 2010). La méthode expérimentale met en opposition un groupe expérimental (ISR) et un groupe de contrôle (non ISR). Les mesures statistiques utilisées sont alors les moyennes, variance ou écart-type pour chaque groupe. La méthode corrélationnelle se base sur la transformation d’un indicateur d’association (coefficient de corrélation le plus souvent) entre deux variables (Laroche et Soulez 2010). Plus le coefficient de corrélation est élevé, plus la variable explicative a une influence forte sur la variable à expliquer. La majorité des expérimentations qui constituent notre corpus (88 soit 71,5 % du corpus) utilise un cadre expérimental pour traiter la question de l’effet de l’ISR sur la performance financière. Il est donc plus aisé d’estimer la métrique issue de la méthode expérimentale donnée par Hedges et Olkin (1985) plutôt que la méthode corrélationnelle.

2.3.2. Grandeur d’effet par expérimentation

29La mesure de la grandeur d’effet selon la méthode expérimentale permet de calculer une grandeur d’effet à partir des études qui utilisent des tests de comparaison de moyennes entre groupe expérimental et groupe de contrôle. Plus la différence de moyennes observée sera importante, plus l’intensité de relation entre variables le sera également. L’indicateur statistique le plus utilisé dans cette méthode et permettant l’évaluation de la grandeur d’effet est le d de Cohen (1969). Cette mesure a été reprise par Hedges (1981) sous la forme d’un indicateur g. L’estimation du g de Hedges se fait selon la formule suivante :

30L’annexe 2 présente l’ensemble des grandeurs d’effet par expérimentation calculées selon la méthode expérimentale. Les statistiques descriptives de l’ensemble des grandeurs d’effet sont répertoriées dans le tableau 1 ci-après.

Tableau 1 – Statistiques descriptives des grandeurs d’effet estimées

Nombre de grandeur d’effet

123

Écart-type

0,812

Minimum

-2,513

Skewness (Pearson)

2,209

Maximum

5,109

Kurtosis (Pearson)

12,265

Somme

6,948

Borne inf. de la moyenne (95 %)

-0,089

Moyenne

0,056

Borne sup. de la moyenne (95 %)

0,202

Variance

0,659

31La moyenne des grandeurs d’effet (0,056) se situe dans un intervalle de confiance à 95 % de valeur [-0,089 , +0,202] qui intègre la valeur nulle de l’effet. Cette moyenne ne représente pas la tendance centrale recherchée ou « grandeur d’effet commune », puisqu’elle n’est pas pondérée. Ces statistiques nous donnent un premier aperçu du comportement général des grandeurs d’effet. L’écart-type élevé (beaucoup plus important que la moyenne) et l’écart important entre le minimum et le maximum montrent une tendance à la volatilité et l’hétérogénéité des grandeurs d’effet. L’effet standardisé d a le signe de la différence YE – YC (moyenne du groupe expérimental diminuée de celle du groupe contrôle). Nous recensons une répartition quasi égale des d’observés, avec 61 d négatifs et 62 positifs.

  • 7 Selon Cohen (1998), la valeur d est approximativement deux à trois fois plus importante que le coef (...)

32Cependant, selon Cohen (1988), lorsque la valeur de d s’établit à 0,20, nous considérons qu’il s’agit d’une petite valeur, à 0,50, d’une valeur moyenne et à 0,80, d’une grande valeur. Nous pouvons donc considérer qu’un effet est réellement positif (ou négatif) à partir du moment où le d observé est à l’extérieur de l’intervalle [-0,2, 0,2] sinon l’effet est neutre7. Si nous reprenons l’analyse du corpus à travers ce critère, nous observons 35 effets négatifs (28 %), 59 neutres (48 %) et 29 positifs (24 %). Cette répartition des natures d’effet de l’ISR sur la performance financière confirme la diversité des résultats par expérimentation. Le consensus n’est pas établi et il convient, afin de donner une tendance centrale de la performance financière de l’ISR, d’évaluer la grandeur d’effet commune de l’ensemble des expérimentations.

2.4. Analyse des biais de publication

33Avant d’agréger l’ensemble des grandeurs d’effet en une grandeur d’effet commune, il est important d’évaluer si notre corpus empirique ne présente pas de biais de publication, que ce soit une publication sélective de type I (répartition des grandeurs d’effet positives et négatives) ou de type II (répartition des grandeurs d’effet significatives et non significatives). Il faut ainsi s’assurer que les études primaires sélectionnées sont représentatives de l’ensemble des catégories d’études existantes.

34Le biais de publication de type I vise à étudier s’il existe un certain équilibre entre les études concluant à un effet positif et celles concluant à un effet négatif. Une représentation en entonnoir (funnel plot) des grandeurs d’effet permet de valider le fait que le corpus empirique ne fait pas l’objet de publication sélective de type I, c’est-à-dire qu’il présente une symétrie entre valeurs de grandeur d’effet positives et négatives. L’axe des ordonnées Y représente l’inverse de l’écart-type de chaque grandeur d’effet estimée (ou la racine carrée de la taille de son échantillon), tandis que l’axe des abscisses X représente la grandeur d’effet pour chaque étude. Le principe de l’entonnoir veut que plus la taille de l’échantillon augmente (ou l’inverse de l’écart-type), plus la grandeur d’effet estimée se rapproche de la « vraie » grandeur d’effet (valeur 0 sur l’axe des X ou axe de symétrie). Les petits échantillons vont se répartir avec une amplitude plus importante que les grands autour de l’axe de symétrie.

35La deuxième étape d’évaluation du biais de publication consiste à déterminer si le corpus empirique intégrant l’ensemble des expérimentations issues des études primaires ne privilégie pas les résultats significatifs, qu’ils soient positifs ou négatifs (biais de type II). Ainsi, une grandeur d’effet est considérée comme significative si sa valeur t de Student est supérieure ou égale à +/- 1,96 (au seuil de significativité de 5 %). L’objectif est de représenter sur l’axe des ordonnées Y la valeur t de Student pour chaque étude (ou « l’effet standardisé » issu du rapport entre la grandeur d’effet de chaque étude et son écart-type), et l’inverse de l’écart-type de chaque étude (1/) sur l’axe des abscisses X, selon la présentation radiaire de Galbraith (1988). Selon Stanley (2005), une publication sélective de type II est avérée lorsque plus de 5 % des grandeurs d’effet ont une valeur supérieure ou égale à la valeur t de +/- 1,96. Cela signifie que plus de 5 % des résultats observés sont significatifs, et donc qu’il existe une surpondération des résultats positifs et négatifs par rapport aux résultats neutres.

36Le graphique 1 ci-dessous évalue le biais de publication sélective de type I.

Graphique 1 – Évaluation des biais de publication sélective de type I

Graphique 1 – Évaluation des biais de publication sélective de type I
  • 8 Un funnel plot dans lequel la racine carrée de la taille de l’échantillon remplace 1/écart-type com (...)

37La forme en entonnoir observée sur le premier graphique démontre que les grandeurs d’effet se répartissent de manière homogène entre valeurs négatives et valeurs positives. Les expérimentations avec de petits échantillons varient avec une plus grande amplitude autour de la vraie grandeur d’effet (en se ventilant plus largement à la base du graphe) alors que les grandeurs d’effet issues des grands échantillons se répartissent plus étroitement dans la partie haute du graphe8. L’analyse du graphique en entonnoir confirme l’absence de biais de publication sélective de type I.

38Le graphique 2 ci-dessous évalue le biais de publication de type II.

  • 9 L’axe des ordonnés donne la valeur du T-stat associé à chaque grandeur d’effet. La ligne horizontal (...)

Graphique 2 – Évaluation des biais de publication sélective de type II9

Graphique 2 – Évaluation des biais de publication sélective de type II9

39Nous observons que 17 grandeurs d’effet sur les 123 estimées présentent une valeur t supérieure ou égale à +/- 1,96, soit 13,8 % du corpus empirique (10 valeurs significatives positives se situant au dessus de la ligne pointillée correspondant à la valeur t = +1,96 et 7 valeurs significatives négatives positionnées en dessous de la ligne pointillée correspondant à la valeur t = - 1,96).

40Au sein de ce domaine de recherche consacré au lien ISR / performance financière, il est donc possible d’admettre qu’il existe une légère surpondération des résultats significatifs (qu’ils soient positifs ou négatifs) et donc une présence de biais de publication sélective de type II.

2.5. Mesure de la grandeur d’effet commune

41Il s’agit dans cette section de déterminer la grandeur d’effet commune à l’ensemble des expérimentations composant le corpus empirique. Nous avons estimé l’ensemble des grandeurs d’effet pour les 123 expérimentions recensées. Nous devons donc ici les agréger, et proposer une moyenne pondérée. La méthode employée pour évaluer cette moyenne pondérée repose sur le modèle proposé par Hedges et Olkin (1985) ou encore Hasselblad et Hedges (1995). Ce modèle pondère les grandeurs d’effet de chaque expérimentation par l’inverse de leur variance. Deux modèles sont fréquemment utilisés dans la littérature : le modèle à effets fixes et le modèle à effets aléatoires. Le modèle à effets fixes fait l’hypothèse d’homogénéité des études, c’est-à-dire que les effets théoriques attendus doivent être les mêmes pour toutes les études. Selon Laroche et Schmidt (2004), « les seules variations des résultats observés entre les études proviennent de variations aléatoires autour de cet effet commun moyen, dues à l’erreur de mesure et à l’erreur d’échantillonnage ». Le modèle à effets aléatoires, dans le cadre de notre recherche, assume que l’effet de l’ISR sur la performance financière est une variable aléatoire qui varie selon les expérimentations ou grandeurs d’effet. Il apparaît donc comme un complément d’information parfaitement adapté au modèle à effets fixes, dans le cas où ce dernier relève une hétérogénéité des études. Nous avons examiné tout d’abord le modèle à effets fixes puis le modèle à effets aléatoires après avoir testé l’hétérogénéité du corpus. La valeur du test QT d’hétérogénéité de Cochran :

42significative à 0,001 % nous permet légitimement de rejeter l’hypothèse nulle d’homogénéité des grandeurs d’effet (d de Hedges), et confirmer qu’il existe une dissimilarité d’ordre statistique entre les expérimentations composant le corpus empirique. Dans ce cas, il convient d’appliquer la méthode à effets aléatoires. Ce sont donc les résultats de ce modèle que nous présenterons en détail.

43Le modèle à effets aléatoires intègre donc une composante aléatoire de la variance de l’effet Vi* à la variance Vi issue du modèle à effets fixes. La constante Vi* représente la variation inter-études qui vient s’ajouter à la variation intra-études du modèle à effets fixes.

Tableau 2 – Résultats issus du modèle à effets aléatoires

Échantillon d’études

k

N

Grandeur d’effet commune d(a)

Intervalle de confiance à 95 %

Lien entre ISR et performance (ISR vs non ISR)

123

32854

0,027

-0,081 à +0,135

(a). Moyenne pondérée des d de Hedges

44Ainsi, la moyenne pondérée ou grandeur d’effet commune évaluée selon le modèle à effets aléatoires est quasi nulle. L’intervalle de confiance inclut la valeur nulle, ce qui rend le résultat statistiquement non significatif. Ceci confirme une absence de lien entre ISR et performance financière. Ainsi, l’ISR ne génèrerait ni coût financier ni bénéfice, d’un point de vue global.

3. Influence des variables modératrices sur le lien ISR / performance financière

45Les grandeurs d’effet communes observées ne permettent pas de conclure à un effet de l’ISR sur la performance financière, qu’il soit positif ou négatif. Ainsi, s’il n’est pas possible de déterminer une tendance centrale significative, il convient de comprendre quels facteurs influencent les résultats propres à chaque étude, qu’ils soient positifs ou négatifs. Ces facteurs se situent dans les caractéristiques de méthode ou de design des études (Stanley 2001, p. 131-132), considérées comme des modérateurs.

3.1. Méthodes de traitement et identification des modérateurs

46Deux méthodes peuvent être utilisées pour tester l’influence des modérateurs : méta-analyses stratifiées (en sous-groupes d’études) ou méta-régressions (Laroche et Schmidt 2004).

47Une méta-analyse stratifiée revient à effectuer le même processus d’analyse statistique que pour une méta-analyse simple mais par sous-groupes définis par les variables considérées comme les caractéristiques méthodologiques communes aux études. La méta-régression consiste à effectuer une régression linéaire, les variables modératrices jouant le rôle des variables indépendantes et les grandeurs d’effet de chaque étude le rôle de variable dépendante.

48La grille de codage présentée en annexe 1 catégorise chaque étude selon des critères de design communs. Ces critères sont les suivants :

49 - Marché ISR : marché USA versus « hors USA », du fait que la structure de l’ISR aux États-Unis est différente de celle définie notamment en Europe (plus orientée sur l’activisme actionnarial et le screening négatif aux États-Unis, comme le précisent Louche et Lydenberg (2006)). Sur certains types de marché, où l’ISR est plus ancien, les investisseurs auront certainement développé un effet d’expérience plus important et donc une performance différente de celle des marchés ISR plus jeunes ou émergents.

50 - Méthode de comparaison de données : les études peuvent étudier des fonds ou indices ISR existants ou des portefeuilles ISR élaborés de manière ad hoc par les chercheurs. Diltz (1995) démontre que la performance de l’ISR diffère selon que les chercheurs observent des fonds ISR déjà existants ou constituent leurs propres portefeuilles ISR à l’aide des notations des analystes extra-financiers. Nous différencions ainsi ces groupes de données pour déterminer si l’influence du chercheur dans le choix des données est forte ou non. Nous distinguons ainsi les études comparant fonds ISR et fonds conventionnels, fonds ISR et indices conventionnels, indices ISR et indices conventionnels, portefeuilles ISR élaborés par les chercheurs sur la base de ratings sociétaux existants et indices conventionnels, portefeuilles ISR élaborés par les chercheurs sur des bases de notations sociétales positives (« bien notés ») et portefeuilles ISR élaborés par les chercheurs sur des bases de notations sociétales négatives (« mal notés »).

51 - Approche thématique ISR : certains placements ISR sont orientés plus spécifiquement sur les critères environnementaux, sociaux ou de gouvernance. Nous testerons l’influence des critères « Environnement » et « Gouvernance » sur l’effet de l’ISR sur la performance, et non le critère « Social » trop peu représenté (2 expérimentations) dans le corpus de traitement.

52 - Famille d’investissement : La performance de l’ISR peut varier selon le degré de risque des supports de placement au même titre que les investissements plus conventionnels. Nous nous attendons à observer des résultats différents selon que l’ISR est orienté sur des actions ou non (Girerd-Potin et al., 2011).

53 - Taille de l’échantillon expérimental : nous nous attendons à observer une performance plus significative des échantillons de grande taille dû à l’effet de diversification et une présence moins forte d’éventuels biais sectoriels au sens de Clow (1999).

54 - Durée de la période d’observation : Bauer et al. (2005, 2006) affirment dans leur théorie de « l’effet d’apprentissage » que l’ISR sous-performerait l’investissement conventionnel à court terme mais surperformerait à long terme. Nous souhaitons évaluer si la variable « horizon de placement » a une influence concrète dans le cadre de l’ISR.

55 - Mesure de la performance financière : une performance mesurée par une rentabilité non ajustée au risque n’aura certainement pas le même impact qu’une performance ajustée au risque (modèles de type monofactoriels ou multifactoriels). Nous souhaitons évaluer si, une fois le risque isolé, l’alpha des modèles monofactoriels ou multifactoriels capture l’effet ISR ou non, comme le suggèrent Galema et al. (2008).

56 - Type de recherche (journal effect) : nous voulons observer « l’effet revue » dans le cadre de la performance financière de l’ISR et comprendre si cette dernière est influencée par l’acte de publication (tendance à ne publier que les résultats significatifs, ou ne prendre en compte que les études avec une véritable rigueur méthodologique).

57Dans le cadre de cette analyse, la méthode par méta-analyses stratifiées a été retenue. Le corpus empirique présente un nombre de catégories et de modalités de variables suffisant pour rendre significatif les traitements statistiques. De plus, le croisement simultané d’un nombre important de modalités de variables (> 30) et d’observations (123) peut biaiser la significativité statistique du modèle (R²) et des coefficients d’interprétation observés dans le cadre d’une méta-régression.

3.2. Méta-analyses stratifiées

  • 10 Nous prenons toujours comme référentiel d’interprétation la procédure de Cohen (1988) décrite dans (...)

58Le tableau 3 ci-après reprend les résultats issus des différents sous-groupes d’études identifiés10. Il convient d’interpréter les résultats issus de la méthode à effets aléatoires dès lors que le test d’hétérogénéité issu de la méthode à effets fixes est statistiquement significatif.

59La zone géographique a une influence sur la performance financière de l’ISR. Cette influence est légèrement positive mais non significative pour les USA (d = 0,147) et neutre pour le sous-groupe « Hors USA » (la valeur d = -0,061 observée, bien que négative, est trop faible pour être significative). Ceci peut être expliqué par la forte influence des fonds activistes au sein du marché US, ces derniers offrant des performances élevées comme le démontre l’ISR « Gouvernance » dans le cadre de la variable « Approche thématique ISR ».

60Nous observons pour la variable « méthode de comparaison de données » que lorsque les chercheurs élaborent leurs propres portefeuilles ISR sur la base des ratings et notations des analystes extra-financiers ou institutionnels, ils observent un effet positif significatif de l’ISR sur la performance (« PSR/IC » et plus largement « Port.Cherch ») ou un effet positif non significatif (« PSR+/PSR– » et « PSR/AutresPort »). A contrario, dès lors que les chercheurs comparent des placements ISR existants à des placements conventionnels existants (« FSR/FC », « FSR/IC », « IndSR/IC » et plus largement « Port.Pro »), l’effet ISR sur la performance est nul voire négatif (dans le cas de la comparaison de FSR à des indices conventionnels, induisant une performance des gérants ISR négative).

61Ces résultats peuvent engager le débat sur la légitimité du choix des données des études primaires (data-mining) ou sur l’éthicité réelle des fonds ISR, puisque les chercheurs, par l’élaboration de portefeuilles ISR ad hoc, observent de meilleures performances que pour l’étude des fonds ISR existants. Ainsi, la question de savoir si les professionnels de l’ISR prennent réellement en compte les critères ESG dans leur processus de sélection peut être soulevée.

62Par ailleurs, orienter son choix d’investissement sur des thématiques « Environnement » et « Gouvernance » génère un effet positif (non significatif) de l’ISR sur la performance. Ainsi, le respect de l’environnement, la prise en compte des parties prenantes et l’application d’une « bonne gouvernance » offrent des rentabilités élevées, induisant que les stratégies de niche (Lucas-Leclin 2006) sont privilégiées par les investisseurs.

63Les placements ISR investis « Hors action » (« Obligation » / « Diversifié ») ont une influence négative significative sur l’effet ISR observé (d = -0,592).

64L’utilisation d’échantillons de grande taille (« + 100 ») a une incidence positive sur l’impact ISR observé avec une valeur d affichée de 0,184 dans le cas de la méthode à effets aléatoires (bien que modérée et non significative). Ce résultat confirme que l’effet « diversification » joue un rôle dans la nature de la performance financière de l’ISR, comme le précise Clow (1999).

Tableau 3 – Résultats issus des méta-analyses stratifiées (en sous-groupes)

  • 10 Le premier test d’hétérogénéité correspond à la définition de l’intervalle de confiance de la métho (...)
  • 11 ****, ***, ** et * respectivement significatifs au seuil de 0,1%, 1%, 5%, 10%.
  • 12 Port.Cher : portefeuilles élaborés par les chercheurs sur la base de notations sociétales existante (...)
  • 13 Mesures « standard » : rentabilités moyennes, écart-type, variance, MonoSP : modèles monofactoriels (...)

Sous-groupes

Taille de l’échantillon N

Nombre d’expérimentations

Méthode à effets fixes

Méthode à effets aléatoires10

Grandeur d’effet commune d

Intervalle de confiance à 95%

Test d’hétérogénéité11

Grandeur d’effet commune d

Intervalle de confiance à 95%

Test d’hétérogénéité

Variable « Marché ISR »

USA

9876

58

0,180**

0,119 à 0,242

278,800****

0,147

-0,030 à 0,325

74,249

Hors USA

5284

65

-0,047

-0,121 à 0,027

112,224****

-0,061

-0,173 à 0,051

49,953

Variable « Méthode de comparaison de données »12

Port.Cher

4605

34

0,256**

0,185 à 0,327

283,654****

0,451**

0,190 à 0,712

39,881

Port.Pro

10555

89

-0,049

-0,113 à 0,014

83,391

Ø

FSRvsFonds

9316

47

-0,008

-0,075 à 0,059

60,329*

-0,013

-0,093 à 0,068

51,010

FSRvsIC

1168

32

-0,505**

-0,723 à -0,286

10,295

Ø

Variable « Méthode de comparaison de données » (suite)

IndSRvsIC

71

10

0,040

-0,434 à 0,514

0,530

Ø

PSR+ vsPSR-

3284

16

0,264**

0,188 à 0,341

224,502****

0,261

-0,063 à 0,586

16,771

PSRvsIC

632

12

0,773**

0,234 à 1,311

17,866*

0,931**

0,244 à 1,618

13,161

PSRvsAutresPort

689

6

0,120

-0,087 à 0,328

36,065****

0,722

-0,015 à 1,459

3,380

Variable « Approche thématique ISR »

Environnement

1364

6

0,302**

0,187 à 0,417

67,949****

0,230

-0,297 à 0,756

5,153

Gouvernance

860

6

0,519**

0,353 à 0,685

141,479****

0,814

-0,192 à 1,820

4,642

Variable « Famille d’investissement »

Action

13664

94

0,133**

0,082 à 0,184

341,575****

0,110

-0,012 à 0,233

85,638

Hors action

476

8

-0,477**

-0,727 à -0,227

25,247****

-0,592**

-1,110 à -0,073

9,461

Variable « Taille de l’échantillon expérimental »

- 20

1810

62

0,019

-0,119 à 0,157

92,974***

0,027

-0,161 à 0,214

62,022

20 à 49

3418

27

0,023

-0,078 à 0,125

24,392

Ø

50 à 99

3053

21

-0,030

-0,119 à 0,059

113,209****

-0,044

-0,279 à 0,191

28,235

+ 100

6879

13

0,230

-0,153 à 0,307

159,558****

0,184

-0,120 à 0,488

12,897

Variable « Durée de la période d’observation »

- 5 ans

1380

26

-0,138**

-0,267 à -0,009

102,691****

0,033

-0,298 à 0,364

21,346

5 à 9 ans

3922

55

0,169**

0,094 à 0,244

106,004****

0,097

-0,045 à 0,238

40,711

+ 10 ans

8957

42

0,075**

0,007 à 0,144

182,603****

0,021

-0,143 à 0,185

52,116

Variable « Mesure de la performance financière »13

Mesures « standard »

1729

17

-0,052

-0,187 à 0,084

112,842****

0,230

-0,177 à 0,636

13,734

65Concernant la variable « durée de la période d’observation », nous n’observons pas d’effet « apprentissage » spécifique comme le soulignent Bauer et al. (2005, 2006). Les grandeurs d’effet communes observées pour chaque sous-groupe sont nulles et non significatives. Les mesures de performance financière « standard » ont une influence positive sur la performance financière de l’ISR. Lorsque des mesures non ajustées au risque telles que la rentabilité moyenne sont utilisées, alors la performance financière de l’ISR est positive, bien que non significative (d = 0,230 dans le cadre de la méthode à effets aléatoires). Lorsque les mesures de performance prennent en compte le risque, notamment dans le cadre des modèles monofactoriels, alors l’effet ISR se réduit jusqu’à devenir nul (non significatif dans le cadre des mesures de stock-picking et significatif dans le cadre des mesures de market-timing). Enfin, les résultats observés dans le cadre de l’utilisation de modèles multifactoriels sont ambigus, puisque le modèle à effets fixes permet d’identifier un effet positif significatif (d = 0,206) mais avec une hétérogénéité des grandeurs d’effet importante et significative. L’utilisation de la méthode à effets aléatoires fait ensuite ressortir un effet positif modéré mais non significatif des modèles multifactoriels sur la performance financière de l’ISR.

66Enfin, nous observons que les documents de recherche publiés sous forme « working paper » (d = 0,469 significatif) ont également une incidence positive sur la performance financière de l’ISR. Par ailleurs, les travaux publiés dans des revues scientifiques gestionnaires ou économiques « RevuesGesco » montrent une tendance à observer des performances positives de l’ISR malgré la forte hétérogénéité des grandeurs d’effet de ce sous-groupe (d = 1,030 significatif mais avec un test d’hétérogénéité significatif dans le cadre de la méthode à effets fixes, d = 0,330 non significatif dans le cadre de la méthode à effets aléatoires). Une opposition émerge également entre les sous-groupes « Revues » et « Hors revues ». Le fait de publier ses travaux dans une revue scientifique de manière large (toutes thématiques confondues) amène à observer une absence de lien entre ISR et performance financière (d = 0,006 pour la méthode à effets aléatoires). A contrario, les travaux diffusés « Hors revues » (papiers de recherche, communications, études institutionnelles, thèses, mémoires…) observent une performance financière faiblement positive mais plus significative que celle du groupe précédent.

4. Discussion et conclusion

67L’étude menée nous permet de répondre à la question de l’effet de l’ISR sur la performance financière. D’un point de vue théorique, la méta-analyse effectuée – la première dans le domaine – offre la possibilité de tirer une interprétation globale et généralisable d’un échantillon de résultats empiriques internationaux s’étalant sur les trente dernières années. Nous observons que la preuve empirique est en conformité avec les fondements théoriques, c’est-à-dire multiple et complexe, rejoignant ainsi les conclusions apportées par Cardebat et Sirven (2008) sur la relation ambigüe entre RSE et performance économique. La sélection rigoureuse et exhaustive de notre corpus empirique (absence de biais de publication de type I, légère surpondération des grandeurs d’effet significatives) nous amène à conclure qu’il n’existe pas de lien significatif entre ISR et performance. Ainsi, le choix de « l’éthique » ne génèrerait ni coût ni bénéfice pour l’investisseur d’un point de vue global. Cette absence de lien entre ISR et performance financière nous conduit à nous poser une question majeure : la performance de l’ISR est-elle réellement due à la dimension ESG des placements, ou alors à d’autres facteurs financiers ? Certains auteurs apportent des éléments de réponse. Lucas-Leclin (2006, p. 6) affirme que « le débat sur la performance financière des fonds ISR relève du processus de gestion, et non du processus d’analyse ». Ainsi, l’analyse extra-financière ne serait pas spécialement facteur de performance ou d’alpha. La performance financière de l’ISR ne dépend peut-être pas de la dimension ISR, mais des choix de gestion effectués par les gérants (De Brito 2006).

68Au-delà de cette tendance centrale située autour d’une absence de lien entre ISR et performance, l’hétérogénéité observée entre les études composant le corpus nous a amené à considérer l’influence des caractéristiques méthodologiques sur la performance financière de l’ISR. Nous observons ainsi que la nature de l’effet ISR sur la performance varie considérablement selon les choix méthodologiques opérés par les auteurs.

69Plusieurs cas significatifs se présentent : dès lors que les chercheurs élaborent leurs propres portefeuilles ISR sur la base des ratings sociétaux existants, ils observent un effet positif de l’ISR sur la performance financière significatif. Cela peut avoir plusieurs significations : soit les gérants ISR ne montrent pas de capacité ou d’habileté à sélectionner les « bonnes » valeurs ISR puisqu’ils n’obtiennent pas de surperformance, soit les titres ou fonds déjà existants ne sont pas si socialement responsables qu’ils ne le prétendent. Il est également possible de douter de la véracité des études où les chercheurs élaborent leurs propres portefeuilles, puisqu’il est difficile d’envisager que ces derniers puissent faire mieux que les gérants ISR. Cela pourrait impliquer que les auteurs de ces travaux s’orientent sur des stratégies telles que le data-mining (optimisation de la gestion d’un portefeuille à partir de prévisions boursières) ou la sélection ex-post de titres les plus performants. Il est néanmoins possible d’admettre que les portefeuilles construits par les chercheurs puissent être, dans certains cas, plus performants que ceux construits par les gérants, puisqu’il est avéré que ces derniers ont utilisé ou utilisent encore les modèles proposés par les premiers. Certains chercheurs auraient pu exploiter certaines failles mises en évidence par les erreurs des gérants et ainsi faire évoluer leur modèle. Il est donc concevable qu’ils aient la capacité de mettre en évidence des critères sous-jacents de la performance que n’ont pas décelés les professionnels.

70Par ailleurs, la mesure de performance financière utilisée par les chercheurs a également une incidence importante sur la performance financière de l’ISR. Dès lors que la mesure est non ajustée au risque, l’effet ISR observé est globalement positif mais non significatif. À partir du moment où la mesure de performance est ajustée au risque, alors il y a une absence d’impact significatif du caractère socialement responsable de l’investissement sur la rentabilité financière (modèles monofactoriels). Mais, au-delà des modèles monofactoriels, l’utilisation de modèles multifactoriels par les chercheurs tend à prouver qu’il existerait un effet taille et/ou momentum et/ou price-to-book, et qu’une fois cet effet corrigé, l’ISR semble toujours avoir un effet positif significatif sur la performance financière, malgré une forte hétérogénéité des grandeurs d’effet. Il serait intéressant d’introduire des modèles intégrant la dissymétrie dans les études de performance de l’ISR pour tester si la prise en compte de critères RSE conduit effectivement à une meilleure gestion des risques aboutissant à une moindre asymétrie négative (Sharfman et Fernando 2008, font une revue de cette littérature). Cependant la gestion des risques sociaux et environnementaux est maintenant devenue une pratique commune à l’ensemble des entreprises et il n’est donc pas certain que les ESR se distinguent de ce point de vue. En effet, comme le montre l’enquête menée par Hoffmann (2007), la plupart des entreprises européennes ont intégré les risques environnementaux et éthiques dans leur gestion des risques (embauche de spécialistes, développements d’outils spécialisés et de modèles spécifiques, mises en place de stratégie de gestion de ces risques, diversification, flexibilité, couverture, assurance…). Plus généralement, l’observation de l’influence de la mesure de performance sur la rentabilité financière confirme que les modèles utilisés dans les études empiriques sont peu adaptées au caractère SR des titres ou des portefeuilles comme nous le précisions dans le cadre conceptuel de la recherche. De Bayser et Brafman (2006, p. 259) vont dans ce sens, affirmant qu’en réalité, « l’approche ISR est le plus souvent combinée avec d’autres sources de performance, d’autres sources d’alpha (comme par exemple la rotation sectorielle), ce qui peut conduire à marginaliser la dimension socialement responsable dans le budget de risque actif, et donc son influence sur la rentabilité du fonds. Seule une attribution de performance des plus élaborées permettrait, alors, d’identifier la contribution de l’évaluation ISR à la performance ».

71Un ISR orienté sur des supports « Hors Action » (fonds ISR obligataires et à un degré moindre fonds ISR diversifiés) explique plus systématiquement un impact négatif de l’ISR sur la performance financière. Ceci pourrait s’expliquer par la différence de risque entre les obligations SR et conventionnelles, les premières pouvant s’avérer moins risquées et donc moins rentables pour l’investisseur. Le « manque d’expérience » des gestionnaires de fonds obligataires ISR pourrait également amener ces derniers à être moins performants que les gestionnaires de fonds obligataires conventionnels. Toutefois, il convient de pondérer cette affirmation, qui demandera validation empirique, dû au faible nombre d’expérimentations de ce sous-groupe (8) au sein du corpus empirique.

72Enfin, le type de recherche a une influence sur l’effet ISR observé sur la performance, induisant un « effet revue ». L’intérêt ici réside dans l’opposition entre travaux publiés et travaux non publiés de manière générale. Ainsi, deux possibilités apparaissent : soit les revues scientifiques filtrent les résultats, soit elles ne sélectionnent que les travaux ayant une réelle rigueur méthodologique et scientifique. Le lien observé entre performance de l’ISR et diffusion sous forme de working paper renvoie aux deux questions soulevées ci-dessus : est-ce la rigueur méthodologique demandée par les revues financières et scientifiques qui réduit l’alpha ISR observé dans les travaux initiaux, ou est-ce que ces travaux ne sont pas publiés parce qu’ils observent une performance financière de l’ISR positive trop saillante ? Il serait intéressant, dans le cadre d’une recherche future, d’observer également si l’orientation des revues répertoriées (méthodologique, idéologique…) peut avoir une influence sur la nature de l’impact ISR observé sur la performance financière.

73Au final, nous pouvons conclure que l’ISR, dans son développement et son institutionnalisation au sein des marchés financiers, intègre les mêmes logiques financières (rentabilité-risque) que l’investissement traditionnel. Doit-on ainsi considérer que l’ISR est en train d’intégrer le courant financier traditionnel considéré comme mainstream, délaissant l’aspect SR au profit de l’aspect purement financier ? Ou alors existe-t-il un réel désir d’intégrer la RSE au cœur des décisions financières ? L’enjeu actuel est de savoir si l’ISR est capable d’inciter les entreprises à plus de responsabilité environnementale et sociale, et au recentrage de leurs décisions stratégiques sur la prise en compte des attentes des parties prenantes.

Les auteurs tiennent à remercier les deux relecteurs anonymes pour la pertinence et le caractère constructif de leurs remarques qui ont permis d’améliorer substantiellement la qualité de cet article.

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Annexe

  

Annexe 1 – Grille de codage du corpus empirique d’observation générique

Marché ISR

Méthode de comparaison de données14

Approche thématique ISR15

Famille d’investissement16

Taille échantillon expérimental

Durée de la période d’observation

Mesure de la performance financière17

Type de recherche

Moskowitz (1972)

US

PSR vs IC

NS

Action

14

½ an

Mesures « standard »

Revues anglosax. Éco

Vance (1975)

US

PSR vs IC

NS

Action

45

1 an

Mesures « standard »

Revues anglosax. Eco

Alexander et Buchholz (1978)

US

PSR vs IC

NS

Action

47

3 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

PSR vs IC

NS

Action

47

5 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Luther et al. (1992)

UK

FSR vs IC

NS

NS

10

17 ans ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Eco

Hamilton et al. (1993)

US

FSR vs FC

NS

Action

32

10 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Luther et Matatko (1994)

UK

FSR vs IC

NS

NS

9

8 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Eco

Mallin et al. (1995)

UK

FSR vs FC

NS

NS

29

8 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

UK

FSR vs IC

NS

NS

29

8 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Diltz (1995)

US

PSR+ vs PSR-

NS

Action

66

3 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Opler et Sokobin (1995)

US

PSR vs PC

Gouvernance

Action

96

3 ans

Mesures « standard »

Working paper

US

PSR vs IC

Gouvernance

Action

96

3 ans

Mesures « standard »

Working paper

Smith (1996)

US

PSR vs PC

Gouvernance

Action

19

7 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

Gregory et al. (1997)

UK

FSR vs FC

NS

NS

18

9 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Guerard (1997a)

US

PSR vs PC

NS

Action

950

8 ans

Coefficients statistiques

Revues anglosax. Fin

Guerard (1997b)

US

PSR vs PC

NS

Action

950

10 ans

Coefficients statistiques

Revues anglosax. Fin

Cohen et al. (1997)

US

PSR+ vs PSR-

Environnement

Action

1

5 ans

Monofactoriel SP

Working paper

D’Antonio et al. (1997)

US

PSR vs IC

NS

Obligation

140

6 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

Sauer (1997)

US

FSR vs FC

NS

Action

1

9 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

IndSR vs IC

NS

Action

1

9 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Dhrymes (1998)

US

PSR vs PC

NS

Action

412

6 ans

Coefficients statistiques

Communic. anglosax

Hutton et al. (1998)

US

PSR vs IC

NS

Obligation

1

5 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Eco.

M’Zali et Turcotte (1998)

US

FSR vs FC

NS

NS

12

3 et 4 ans

Monofactoriel SP

Communic. anglosax

US

FSR vs IC

NS

NS

12

3 et 4 ans

Monofactoriel SP

Communic. anglosax

CAN

FSR vs FC

NS

NS

6

2 à 4 ans

Monofactoriel SP

Communic. anglosax

CAN

FSR vs IC

NS

NS

6

2 à 4 ans

Monofactoriel SP

Communic. anglosax

Reyes et Grieb (1998)

US

FSR vs FC

NS

NS

15

10 ans

Coefficients statistiques

Revues anglosax. Eco.

US

FSR vs FC

NS

NS

15

10 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Eco.

Di Bartolomeo et Kurtz (1999)

US

IndSR vs IC

NS

Action

1

9 ans

Multifactoriel

Working paper

Goldreyer et Diltz (1999)

US

FSR vs FC

NS

Action

29

16 ans ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs FC

NS

Obligation

9

16 ans ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs FC

NS

Diversifié

11

16 ans ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Havemann et Webster (1999)

UK

FSR vs FC

NS

Action

13

5 ans

Mesures « standard »

Études institutionnelles

Abramson et Chung (2000)

US

PSR vs IC

NS

Action

120

11 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

US

PSR vs IC

NS

Action

177

11 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Cummings (2000)

AUS

FSR vs IC

NS

NS

7

8 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax Éthiques

D’Antonio et al. (2000)

US

PSR vs IC

NS

Action

1

6 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

US

PSR vs IC

NS

Obligation

1

6 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

Statman (2000)

US

FSR vs FC

NS

Action

31

8 ans ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs IC

NS

Action

31

8 ans ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs IndSR

NS

Action

31

8 ans ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

IndSR vs IC

NS

Action

1

8 ans ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Asmundson et Foerster (2000)

CAN

FSR vs IC

NS

Action

4

5 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

CAN

FSR vs IC

NS

Action

2

10 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Otten et Koedijk (2001)

NED

FSR vs FC

NS

Action

6

7 ans

Monofactoriel SP

Études institutionnelles

NED

FSR vs IC

NS

Action

6

7 ans

Monofactoriel SP

Études institutionnelles

Plantinga et Scholtens (2001)

FR

FSR vs FC

NS

Action

65

5 ans ½

Mesures « standard »

Working paper

BEL

FSR vs FC

NS

Action

30

5 ans ½

Mesures « standard »

Working paper

NED

FSR vs FC

NS

Action

39

5 ans ½

Mesures « standard »

Working paper

Tippet (2001)

AUS

FSR vs IC

NS

Action

3

7 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Eco.

Newell et Acheampong (2002)

AUS

FSR vs IC

NS

NS

11

3 ans

Monofactoriel SP

Communic. anglosax

Stone et al. (2002)

US

PSR vs PC

NS

Action

1334

13 ans ½

Monofactoriel SP

Working paper

Wheat (2002)

US

FSR vs FC

NS

Action

19

3 ans

Mesures « standard »

Études institutionnelles

US

FSR vs IC

NS

Action

19

3 ans

Mesures « standard »

Études institutionnelles

Butz (2003)

EUR

PSR vs PC

Environnement

Action

288

4 ans ½

Mesures « standard »

Études institutionnelles

EUR

PSR vs PC

Social

Action

288

4 ans ½

Mesures « standard »

Études institutionnelles

Geczy et al. (2003)

US

FSR vs FC

NS

Action

34

38 ans ½

Monofactoriel SP

Working paper

US

FSR vs FC

NS

Action

34

38 ans ½

Multifactoriel

Working paper

Gompers et al. (2003)

US

PSR+ vs PSR-

Gouvernance

Action

158

10 ans

Multifactoriel

Revues anglosax. Eco.

Serret (2003)

FR

FSR vs IC

NS

Action

51

13 ans ½

Mesures « standard »

Communic. francoph.

FR

FSR vs IC

NS

Action

51

13 ans ½

Monofactoriel SP

Communic. francoph.

Burlacu et al. (2004)

US

FSR vs FC

NS

Action

50

5 ans ¼

Monofactoriel SP

Revues francoph. Fin.

US

FSR vs FC

NS

Action

50

5 ans ¼

Monofactoriel MT

Revues francoph. Fin.

US

FSR vs IC

NS

Action

50

5 ans ¼

Monofactoriel SP

Revues francoph. Fin.

US

FSR vsIndSR

NS

Action

50

5 ans ¼

Monofactoriel SP

Revues francoph. Fin.

US

FSR vsIndSR

NS

Action

50

5 ans ¼

Monofactoriel MT

Revues francoph. Fin.

Le Maux et Le Saout (2004)

INT

IndSRvs IC

NS

Action

5

6 ans

Monofactoriel SP

Revues francoph. Eco

Schröder (2004)

US

FSR vs IC

NS

Action

30

5 ans ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs IC

NS

Action

30

5 ans ½

Monofactoriel MT

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs IC

NS

Action

30

5 ans ½

Perf. Cond.

Revues anglosax. Fin

EUR

FSR vs IC

NS

Action

16

7 ans ¼

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

EUR

FSR vs IC

NS

Action

16

7 ans ¼

Monofactoriel MT

Revues anglosax. Fin

EUR

FSR vs IC

NS

Action

16

7 ans ¼

Perf. Cond.

Revues anglosax. Fin

INT

IndSRvs IC

NS

Action

10

6 ans 2/3

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Kreander et al. (2005)

EUR

FSR vs FC

NS

NS

30

7 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

EUR

FSR vs FC

NS

NS

30

7 ans

Monofactoriel MT

Revues anglosax. Fin

EUR

FSR vs IC

NS

NS

30

7 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Bello (2005)

US

FSR vs FC

NS

Action

42

7 ans ¼

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

FSR vsIndSR

NS

Action

42

7 ans ¼

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs IC

NS

Action

42

7 ans ¼

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Bauer et al. (2005)

US

FSR vs FC

NS

Action

55

11 ans ¼

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs FC

NS

Action

55

11 ans ¼

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

US

FSR vsIndSR

NS

Action

55

7 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

UK

FSR vs FC

NS

Action

32

11 ans ¼

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

UK

FSR vs FC

NS

Action

32

11 ans ¼

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

UK

FSR vsIndSR

NS

Action

32

7 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

GER

FSR vs FC

NS

Action

16

11 ans ¼

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

GER

FSR vs FC

NS

Action

16

11 ans ¼

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

GER

FSR vsIndSR

NS

Action

16

7 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Derwall et Koedijk (2005)

US

PSR+ vs PSR-

Environnement

Action

135

8 ans ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

PSR+ vs PSR-

Environnement

Action

135

8 ans ½

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

Guenster et al. (2005)

US

PSR+ vs PSR-

Environnement

Action

130

5 ans ¾

Coefficients statistiques

Working paper

Miglietta (2005)

EUR

FSR vs IndSR

NS

Action

65

8 ans

Monofactoriel SP

Communic. anglosax

EUR

FSR vs IC

NS

Action

65

8 ans

Monofactoriel SP

Communic. anglosax

Scholtens (2005)

NED

FSR vs FC

NS

Action

12

1 an ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

NED

FSR vs FC

NS

Action

12

1 an ½

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

NED

FSR vsIndSR

NS

Action

12

1 an ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

NED

FSR vs IC

NS

Action

12

1 an ½

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Vandevelde et al. (2005)

EUR

PSR+ vs PSR-

NS

Action

74

4 ans

Multifactoriel

Revues anglosax Éthiques

Verrmeir et al. (2005)

INT

IndSR vs IC

NS

Action

6

7 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

INT

IndSR vs IC

NS

Action

6

7 ans

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

INT

PSR+ vs PSR-

NS

Action

74

5 ans

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

Shank et al. (2005)

US

PSR vs IC

NS

Action

11

3 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

PSR vs PV

NS

Action

11

3 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

PSR vs IC

NS

Action

11

5 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

PSR vs PV

NS

Action

11

5 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

PSR vs IC

NS

Action

11

10 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

PSR vs PV

NS

Action

11

10 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Barnett et Salomon (2006)

US

PSR vs PSR

Environnement

NS

61

29 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Eco.

US

PSR vs PSR

Social

NS

61

29 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Eco.

US

PSR vs PSR

Gouvernance

NS

61

29 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Eco.

Bauer et al. (2006)

AUS

FSR vs FC

NS

Action

25

10 ans ½

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

AUS

FSR vs FC

NS

Action

25

10 ans ½

Perf. Cond.

Revues anglosax. Fin

Benson et al. (2006)

US

FSR vs FC

NS

Action

105

10 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax Éthiques

Brammer et al. (2006)

UK

PSR+ vs PSR-

Environnement

Action

76

3 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

UK

PSR+ vs PSR-

Gouvernance

Action

80

3 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

UK

PSR+ vs PSR-

Social

Action

89

3 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

UK

PSRvs IC

NS

Action

93

3 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

UK

PSR vs IC

NS

Action

167

3 ans

Mesures « standard »

Revues anglosax. Fin

Chong et al. (2006)

US

FSR vs FV

NS

Action

1

3 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs FV

NS

Action

1

3 ans

Coefficients statistiques

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs IC

NS

Action

1

3 ans

Coefficients statistiques

Revues anglosax. Fin

Core et al. (2006)

US

PSR+ vs PSR-

Gouvernance

Action

158

13 ans ¾

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Pagès (2006)

INT

IndSRvs IC

NS

Action

2

15 ans

Monofactoriel SP

Thèses et mémoires

FR

FSR vs FC

NS

NS

30

3 ans

Monofactoriel SP

Thèses et mémoires

Vermeir et Friedrich (2006)

INT

IndSRvs IC

NS

Action

6

7 ans

Multifactoriel

Revues francoph. Fin.

EUR

PSR+ vs PSR-

NS

Action

315

5 ans

Mesures « standard »

Revues francoph. Fin.

Statman (2006)

US

IndSRvs IC

NS

Action

4

Moyenne 8 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

Bauer et al. (2007)

CAN

FSR vs FC

NS

Action

8

8 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax Éthiques

CAN

FSR vs FC

NS

Action

8

8 ans

Multifactoriel

Revues anglosax Éthiques

CAN

FSR vs FC

NS

Action

8

8 ans

Perf. Cond

Revues anglosax Éthiques

Girard et al. (2007)

US

FSR vs IC

NS

Action+Oblig.+Div.

116

10 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs IC

NS

Action+Oblig.+Div.

116

10 ans

Monofactoriel MT

Revues anglosax. Fin

Kempf et Osthoff (2007)

US

PSR+ vs PSR-

Screeningpositif

Action

65

12 ans

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

US

PSR+ vs PSR-

Screeningnégatif

Action

539

12 ans

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

Scholtens (2007)

NED

FSR vs IC

NS

Action

7

4 ans

Multifactoriel

Revues anglosax Éthiques

EUR

IndSRvs IC

NS

Action

2

4 ans

Multifactoriel

Revues anglosax Éthiques

Gregory et Whittaker (2007)

UK

FSR vs FC

NS

NS

32

13 ans

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

Ziegler et al. (2007)

EUR

PSR vs PSR

Environnement

Action

212

5 ans ½

Multifactoriel

Revues anglosax Éthiques

EUR

PSR vs PSR

Social

Action

212

5 ans ½

Multifactoriel

Revues anglosax Éthiques

Fernandez-Izquierdo et Matallin-Saez (2008)

SP

FSR vs FC

NS

NS

13

3 ans

Multifactoriel

Revues anglosax Éthiques

SP

FSR vs IC

NS

NS

13

3 ans

Multifactoriel

Revues anglosax Éthiques

Galema et al. (2008)

US

PSR+ vs PSR-

Environnement

Action

1

14 ans

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

US

PSR+ vsPSR-

Social

Action

3

14 ans

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

Jones et al. (2008)

AUS

FSR vs IC

NS

NS

89

5 ans

Monofactoriel SP

Revues anglosax Éthiques

AUS

FSR vs IC

NS

NS

89

5 ans

Multifactoriel

Revues anglosax Éthiques

Saadaoui(2008)

FR

FSR vs FC

NS

Action

11

13 ans

Monofactoriel SP

Communic. francoph.

FR

FSR vs FC

NS

Action

11

13 ans

Monofactoriel MT

Communic. francoph.

FR

FSR vsIndSR

NS

Action

11

13 ans

Monofactoriel SP

Communic. francoph.

FR

FSR vs IC

NS

Action

11

13 ans

Monofactoriel SP

Communic. francoph.

Amenc et Le Sourd (2008)

FR

FSR vsIndSR

NS

Action

62

6 ans

Multifactoriel

Études institutionnelles

FR

FSR vs IC

NS

Action

124

6 ans

Multifactoriel

Études institutionnelles

Gillet (2008)

FR

FSR vs FC

NS

NS

77

3 ans

Monofactoriel SP

Communic. francoph.

FR

FSR vs FV

NS

NS

77

3 ans

Monofactoriel SP

Communic. francoph.

Derwall et al. (2009)

US

FSR vs FC

NS

Obligation

15

15 ans ½

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

US

FSR vs FC

NS

Diversifié

9

15 ans ½

Multifactoriel

Revues anglosax. Fin

Hong et Kacperczyk (2009)

US

PV vs PC

NS

Action

193

40 ans

Multifactoriel

Revues anglosax. Eco.

Saadaoui (2009)

FR

FSR vs FC

NS

Action

73

13 ans

Monofactoriel SP

Thèses et mémoires

CAN

FSR vs FC

NS

Action

22

13 ans

Monofactoriel SP

Thèses et mémoires

FR

FSR vs FC

NS

Action

73

13 ans

Monofactoriel MT

Thèses et mémoires

CAN

FSR vs FC

NS

Action

22

13 ans

Monofactoriel MT

Thèses et mémoires

Annexe 2 – Représentation par expérimentation des grandeurs d’effet estimées

Études

N18

d de Hedges19

Type de données20

Alexander et Buchholz (1978)

48

0,243

Corrélationnelles

48

0,330

Corrélationnelles

Luther et al. (1992)

11

-0,088

Expérimentales

Hamilton et al. (1993)

352

-0,561

Expérimentales

Mallin et al. (1995)

58

0,109

Expérimentales

30

-0,138

Expérimentales

Diltz (1995)

115

0,173

Expérimentales

Opler et Sokobin (1995)

97

1,955

Expérimentales

100

1,304

Expérimentales

Smith (1996)

39

1,641

Corrélationnelles

Gregory et al. (1997)

36

-0,151

Expérimentales

Cohen et al. (1997)

2

0,587

Corrélationnelles

Sauer (1997)

2

0,012

Expérimentales

2

0,052

Expérimentales

Dhrymes (1998)

487

-0,233

Expérimentales

Hutton et al. (1998)

2

0,125

Expérimentales

M’Zali et Turcotte (1998)

14

-0,649

Expérimentales

13

-1,053

Expérimentales

12

0,990

Expérimentales

7

-0,303

Expérimentales

Reyes et Grieb (1998)

30

0,148

Corrélationnelles

30

-0,016

Expérimentales

DiBartolomeo et Kurtz (1999)

2

0,156

Expérimentales

Goldreyer et Diltz (1999)

49

-0,098

Corrélationnelles

29

-2,513

Corrélationnelles

31

-1,102

Corrélationnelles

Havemann et Webster (1999)

26

-0,253

Expérimentales

Abramson et Chung (2000)

123

0,161

Expérimentales

180

0,068

Expérimentales

Cummings (2000)

10

0,252

Expérimentales

D’Antonio et al. (2000)

2

0,101

Expérimentales

2

0,102

Expérimentales

Statman (2000)

93

0,409

Corrélationnelles

32

-1,086

Expérimentales

2

-0,431

Expérimentales

Asmundson et Foerster (2001)

5

-0,087

Expérimentales

3

-0,031

Expérimentales

Otten et Koedijk (2001)

12

-0,351

Expérimentales

7

-0,046

Expérimentales

Plantinga et Scholtens (2001)

594

0,046

Expérimentales

110

0,221

Expérimentales

80

0,190

Expérimentales

Tippet (2001)

4

-0,654

Expérimentales

Newell et Acheampong (2002)

12

0,653

Expérimentales

Geczy et al. (2003)

894

0,263

Expérimentales

Gompers et al. (2003)

245

1,456

Expérimentales

Serret (2003)

53

-0,044

Expérimentales

55

-0,653

Expérimentales

Le Maux et Le Saout (2004)

9

0,091

Expérimentales

Schröder (2004)

32

-0,889

Corrélationnelles

32

-0,782

Corrélationnelles

32

-0,888

Corrélationnelles

18

-0,147

Corrélationnelles

18

-0,375

Corrélationnelles

18

-0,671

Corrélationnelles

20

-0,060

Corrélationnelles

Kreander et al. (2005)

60

0,008

Expérimentales

60

-0,095

Expérimentales

31

-0,028

Expérimentales

Bello (2005)

126

0,020

Expérimentales

43

-0,057

Expérimentales

Bauer et al. (2005)

220

0,012

Expérimentales

220

0,032

Expérimentales

128

0,019

Expérimentales

128

0,130

Expérimentales

64

-0,215

Expérimentales

64

-0,151

Expérimentales

Derwall et al. (2005)

450

0,193

Expérimentales

450

0,293

Expérimentales

Guenster et al. (2005)

316

0,963

Corrélationnelles

Miglietta (2005)

70

-0,553

Corrélationnelles

Shank et al. (2005)

12

2,126

Corrélationnelles

21

0,119

Corrélationnelles

12

2,720

Corrélationnelles

21

0,552

Corrélationnelles

12

5,109

Corrélationnelles

21

1,193

Corrélationnelles

Scholtens (2005)

22

0,002

Expérimentales

22

-0,005

Expérimentales

14

-0,955

Corrélationnelles

Vandevelde et al. (2005)

139

0,200

Corrélationnelles

Vermeir et al. (2005)

12

0,073

Corrélationnelles

12

0,301

Corrélationnelles

139

0,176

Corrélationnelles

Bauer et al. (2006)

306

0,060

Expérimentales

306

0,227

Expérimentales

Benson et al. (2006)

3337

-0,058

Expérimentales

Brammer et al. (2006)

144

-0,738

Expérimentales

134

-1,287

Expérimentales

117

0,943

Expérimentales

94

1,003

Expérimentales

Chong et al. (2006)

2

-0,459

Expérimentales

2

-0,050

Expérimentales

Core et al. (2006)

245

0,405

Expérimentales

Pagès (2006)

4

0,084

Expérimentales

60

-0,064

Expérimentales

Statman (2006)

5

-0,027

Expérimentales

Girard et al. (2007)

134

-0,625

Corrélationnelles

134

-0,373

Corrélationnelles

Bauer et al. (2007)

275

-0,026

Expérimentales

275

-0,019

Expérimentales

275

-0,028

Expérimentales

Kempf et Osthoff (2007)

130

0,287

Expérimentales

650

-0,150

Expérimentales

Gregory et Whittaker (2007)

192

-0,056

Expérimentales

Scholtens (2007)

8

-0,391

Expérimentales

3

-0,435

Expérimentales

Fernandez-Izquierdo et Matallin-Saez (2008)

14

-0,825

Expérimentales

Galema et al. (2008)

2

1,243

Corrélationnelles

6

1,036

Corrélationnelles

Jones et al. (2008)

93

-0,971

Corrélationnelles

93

-1,240

Corrélationnelles

Saadaoui (2008)

22

0,077

Expérimentales

22

0,059

Expérimentales

12

-0,208

Expérimentales

Amenc et Le Sourd (2008)

128

-0,092

Expérimentales

Gillet (2008)

154

-0,261

Expérimentales

Derwall et Koedijk (2009)

90

0,102

Expérimentales

54

0,091

Expérimentales

Saadaoui (2009)

146

0,141

Expérimentales

44

-0,006

Expérimentales

146

0,135

Expérimentales

44

-0,224

Expérimentales

TOTAL

15160

6,948

MOYENNE

123,25

0,056

ECART-TYPE

323,363

0,812

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Notes

1 Des analystes extra-financiers internes aux sociétés de gestion (buy-side) ou externes (sell-side) évaluent les sociétés sur des critères dits ESG, permettant ainsi l’intégration des meilleures entreprises au sein des portefeuilles de gérants.

2 Source Novethic, www.novethic.fr

3 Une différenciation doit être faite entre les travaux étudiant la relation performance sociétale / performance financière de l’entreprise d’un point de vue comptable (PSE / PFE) et les travaux étudiant la performance financière de l’ISR d’un point de vue de marché.

4 Lloyd Kurtz est considéré comme l’un des plus éminents chercheurs dans le domaine SRI (Socially Responsible Investment) aux USA, étant à l’origine de la création du premier indice socialement responsable, le Domini Social Index. Il a reçu en 1999 le SRI Service Award pour sa contribution scientifique et opérationnelle à l’investissement socialement responsable.

5 Les entreprises réduisent les risques de procès liés à leurs émissions et pollutions, par exemple.

6 Une étude empirique contient plusieurs expérimentations dès lors que l’auteur emploie plusieurs combinaisons de variables d’analyse ou d’observation. Chaque expérimentation recensée peut ainsi être assimilée à une expérience ou un test spécifique.

7 Selon Cohen (1998), la valeur d est approximativement deux à trois fois plus importante que le coefficient de corrélation r calculé à partir des mêmes données. La valeur r (méthode corrélationnelle) étant majoritairement utilisée en méta-analyse, il convient d’interpréter d en fonction de r.

8 Un funnel plot dans lequel la racine carrée de la taille de l’échantillon remplace 1/écart-type comme unité de mesure de l’axe des ordonnées a également été effectué. Il confirme les conclusions du graphique présenté.

9 L’axe des ordonnés donne la valeur du T-stat associé à chaque grandeur d’effet. La ligne horizontale tracée sur la valeur T-Stat = 0 représente l’axe de symétrie permettant d’identifier les valeurs T-Stat positives et négatives des grandeurs d’effet estimées.

10 Nous prenons toujours comme référentiel d’interprétation la procédure de Cohen (1988) décrite dans la section 2.3.2 « Grandeurs d’effet par expérimentation ».

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Note de fin

10 Le premier test d’hétérogénéité correspond à la définition de l’intervalle de confiance de la méthode à effets fixes. Si l’intervalle inclut la valeur 0, alors il est possible de considérer les expérimentations comme hétérogènes. Un test d’hétérogénéité est appliqué systématiquement. Si celui-ci est significatif (en dessous du seuil de significativité statistique de 10% (p-value 10%)), alors nous appliquons la méthode à effets aléatoires qui reprend les mêmes étapes que la méthode à effets fixes. Un test d’hétérogénéité est également appliqué au modèle à effets aléatoires pour déterminer si les expérimentations sont toujours hétérogènes après l’utilisation de cette méthode.

11 ****, ***, ** et * respectivement significatifs au seuil de 0,1%, 1%, 5%, 10%.

12 Port.Cher : portefeuilles élaborés par les chercheurs sur la base de notations sociétales existantes ; Port.Pro : études des fonds déjà existants ; FSR : Fonds socialement responsables ; Fonds : fonds conventionnels ou vicieux ; IndSR : Indices socialement responsables ; IC : Indices conventionnels ; PSR+ : Portefeuilles socialement responsables élaborés par les chercheurs sur des bases de notations sociétales positives (« bien notés ») ; PSR- : Portefeuilles socialement responsables élaborés par les chercheurs sur des bases de notations sociétales négatives (« mal notés ») ; AutresPort : Portefeuilles conventionnels ou vicieux élaborés par les chercheurs.

13 Mesures « standard » : rentabilités moyennes, écart-type, variance, MonoSP : modèles monofactoriels Stock-picking (Ratio de Sharpe, Ratio de Treynor, Alpha de Jensen, Tracking-error, Ratio d’information, Modèle Modigliani et Modigliani, Ratio Black-Treynor), MonoMT : modèles monofactoriels Market-Timing (Henriksson et Merton, Treynor et Mazuy), Multifactoriel : modèles multifactoriels (Fama-French, Carhart).

14 FSR : Fonds socialement responsables ; FC : Fonds conventionnels ; FV : Fonds vicieux ; IndSR : Indices socialement responsables ; IC : Indices conventionnels ; PSR : Portefeuilles socialement responsables élaborés par les chercheurs sur des bases de notations sociétales ; PC : Portefeuilles conventionnels élaborés par les chercheurs ; PV : Portefeuilles d’actions « vicieuses » ; PSR+ : Portefeuilles socialement responsables élaborés par les chercheurs sur des bases de notations sociétales positives (« bien notés ») ; PSR- : Portefeuilles socialement responsables élaborés par les chercheurs sur des bases de notations sociétales négatives (« mal notés »)

15 NS : Non spécifié

16 NS : Non spécifié

17 Mesures « standard » : rentabilités moyennes, écart-type, variance, Monofactoriel SP : modèles monofactorielsStock-picking (Ratio de Sharpe, Ratio de Treynor, Alpha de Jensen, Tracking-error, Ratio d’information, Modèle Modigliani et Modigliani, Ratio Black-Treynor), Monofactoriel MT : modèles monofactoriels Market-Timing (Henriksson et Merton, Treynor et Mazuy), Coefficients statistiques : Jobson-Korkie, T-Stat, Z-Stat, coefficient de corrélation, test d’autocorrélation, test de cointégration, Multifactoriel : modèles multifactoriels (Fama-French, Carhart), Perf. Condit. : mesures de la performance conditionnelle ou des bêtas conditionnels (Ferson et Schadt).

18 L’indicateur N représente la taille de l’échantillon total (échantillon du group expérimental ISR NE + échantillon du groupe de contrôle NC)

19 Le d de Hedges représente la métrique commune à chaque expérimentation (grandeur d’effet) permettant d’estimer le lien entre deux variables (l’effet de l’ISR sur la performance financière dans le cas de cette recherche). Selon Cohen (1988), lorsque la valeur de d s’établit à 0,20, il s’agit d’une petite valeur, à 0,50, d’une valeur moyenne et à 0,80, d’une grande valeur. Un effet est jugé réellement positif (ou négatif) à partir du moment où le d observé est situé à l’extérieur de l’intervalle [-0,2, 0,2] sinon l’effet est neutre

20 Corrélationnelles = T-Stat ; expérimentales : moyennes, écart-type ou variance.

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Titre Graphique 1 – Évaluation des biais de publication sélective de type I
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Titre Graphique 2 – Évaluation des biais de publication sélective de type II9
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Pour citer cet article

Référence électronique

Christophe Revelli et Jean-Laurent Viviani, « Performance financière de l’investissement socialement responsable (ISR) : une méta-analyse », Finance Contrôle Stratégie [En ligne], 15-4 | 2012, mis en ligne le 18 mars 2013, consulté le 23 avril 2017. URL : http://fcs.revues.org/1222 ; DOI : 10.4000/fcs.1222

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Auteurs

Christophe Revelli

Euromed Management Marseille / MRM (Université de Montpellier)
christophe.revelli@wanadoo.fr

Jean-Laurent Viviani

Université de Rennes 1
jean-laurent.viviani@univ-rennes1.fr

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Droits d’auteur

Tous droits réservés

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