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Les déterminants de la création de valeur des entreprises industrielles de haute technologie : la place du pouvoir de marché et des dépenses de corporate venturing

Eric Braune et Bernard Grand

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Texte intégral

Introduction

1 Traditionnellement, depuis Schumpeter, on reconnaît le rôle déterminant de l’innovation dans l’évolution des systèmes économiques. Jusqu’à l’explosion technologique des années 80, la vision traditionnelle du développement technologique des entreprises était centrée sur la recherche et le développement interne. La dépense en R&D était considérée comme un facteur clé de succès dans de nombreux secteurs de haute technologie. Pour mémoire, en 2001, Alcatel décida d’abandonner la production de téléphonie mobile alors qu’il était le 5ème producteur mondial car il ne pouvait concurrencer les 15 % du chiffre d’affaires de Nokia investis dans la R&D (se mettre au niveau de Nokia aurait imposé à Alcatel d’investir 135 % de son chiffre d’affaires en téléphonie à cette époque).

2De nouvelles voies de gestion des innovations technologiques sont pourtant apparues depuis les années 80 et notamment la voie des alliances technologiques. Cette stratégie d’alliance peut revêtir deux formes :

3Soit l’entreprise concernée possède un très fort pouvoir de marché (comme INTEL par exemple), et elle peut s’attendre à ce que les innovations qui l’intéressent lui soient proposées en priorité.

4Ou bien l'entreprise peut choisir d’intégrer des réseaux de financement de start-up de façon à pouvoir connaître et maîtriser les mutations technologiques.

  • 1 La France a fait le choix en 2005 de créer les pôles de compétitivité, ce qui est une autre façon d (...)

5Cette dernière forme de partenariat liée à la participation à des réseaux présente aux États-Unis une structure intéressante : le financement de l’innovation se concrétise par un rôle important des investisseurs financiers. Ce sont eux qui repèrent les jeunes entreprises innovantes (JEI), financent leur démarrage, et qui, dans un deuxième temps, vont inviter les industriels (qu’ils savent potentiellement intéressés par l’innovation) à se syndiquer pour continuer à financer la jeune entreprise innovante. Ce jeu à trois acteurs (jeune entreprise innovante, investisseur financier et grandes entreprises industrielles) est particulier1.

6Les modes de production d’innovations passent donc par de nouvelles structures. La R&D interne n’est plus la seule façon d’organiser la production d’innovations dans les entreprises industrielles de haute technologie. Les collaborations issues du pouvoir de marché ou l'intégration de réseaux de financement viennent compléter le schéma précédent. La recherche présentée se focalise sur ces deux derniers modes de production de l’innovation.

7Comment et pourquoi est-on passé de la toute-puissance de la R&D interne à la multiplication des voies d’acquisition des innovations technologiques ?

8Trois facteurs peuvent expliquer cette nécessaire mutation :

1- La globalisation avec son arrivée de nouveaux entrants (Asie Pacifique) a rendu brutale la concurrence à laquelle sont confrontées les entreprises de haute technologie. Cette nouvelle concurrence a accéléré le rythme de la production d’innovations.

2-Parallèlement à l’entrée de nouveaux concurrents, l’augmentation de la masse de capitaux investis dans les fonds spéculatifs de tous ordres a permis le financement d’aventures technologiques.

3- La multiplication des innovations liées aux gains de productivité des centres de recherche a limité la capacité de leadership technologique des acteurs majeurs du secteur.

9S’appuyant sur les travaux de Dushnitsky et Lenox (2006) et sur un échantillon de 1178 entreprises de haute technologie dont 170 sont actives en corporate venturing (cv), cet article se propose d’éclairer l’importance relative du pouvoir de marché et des dépenses de cv dans le modèle de création de valeur des entreprises industrielles de haute technologie.

10Dans un premier temps, la revue de littérature développera les conséquences du nouvel environnement des marchés de haute technologie sur l'organisation des firmes industrielles de ces secteurs d’activité. Dans ce cadre, les limites de la R&D interne des firmes industrielles de haute technologie sont abordées. Puis sont présentés les intérêts liés à la constitution d’un pouvoir de marché d’une part et aux opérations de corporate venturing de l’autre.

11Ensuite sont exposées les données utilisées pour notre étude et les méthodes économétriques employées.

12 Enfin, les résultats obtenus sont présentés et discutés.

1. Revue de littérature

13 Le caractère de plus en plus concurrentiel des marchés de haute technologie contribue à l'accélération des mutations technologiques (Ilinitch et al. 1996, van de Ven 2005) et ceci augmente l'incertitude environnant les décisions d'investissement des entreprises. Par conséquent, la capacité de celles-ci à générer durablement un niveau de flux de trésorerie suffisant pour répondre aux exigences des apporteurs de fonds est interrogée. De fait, Foster et Kaplan (2001) rapportent qu'en 1998 les firmes du S&P 500 pouvaient espérer se maintenir dix ans au sein de ce groupe contre trente ans en 1975.

14 En particulier, les intérêts traditionnellement associés aux dépenses de R&D interne (Schumpeter, 1950) sont remis en cause. En effet, d'une part, l'investissement en R&D apparaît de plus en plus risqué (Kothari et al., 2002). De l'autre, l'horizon des revenus tirés de la détention de brevets sur l'innovation se réduit (Cohen et al., 2000). Toutefois, la survie des entreprises de haute technologie reste indissociable de la commercialisation d'innovations. Dès lors, les nouveaux modes de management de l'innovation des entreprises de haute technologie sont interrogés.

15 Confrontées à une baisse du rendement de leurs investissements en R&D, il semble que les entreprises cherchent une réponse organisationnelle aux problèmes posés par le nouvel environnement des marchés. En effet, d'un côté Baldwin et Clark (2000) lient le développement des conceptions modulaires des produits à l'accélération de la vitesse des mutations technologiques. De l'autre, Freeman (1991) et Hagedoorn (1995), indiquent que le nombre d'alliances dans un secteur d'activité est positivement corrélé avec l'intensité des investissements en R&D ou le degré de sophistication technologique du secteur. À titre d'exemple, Dyer et al. (2004) rapportent que Cisco s'est engagé dans plus de 100 alliances durant la période 1993-2003. De son côté Pisano (1990, 1994) note la multiplication des partenariats unissant les majors de l'industrie pharmaceutique aux laboratoires de recherche spécialisés dans les biotechnologies. Enfin, une brève visite du site finance.siemens.com révèle que Siemens Venture Capital détient des participations dans plus de 150 jeunes entreprises innovantes.

16 Ces exemples montrent que l'investissement massif dans la R&D interne ne peut, à lui seul, assurer la pérennité des entreprises de haute technologie. Celles-ci cherchent également en dehors de leurs laboratoires internes de R&D les moyens d'assurer leur survie en se connectant aux innovations proposées par d'autres entreprises. Ceci conduit à un approfondissement des relations contractuelles unissant les entreprises. Ces relations peuvent s'établir sur la base d'achats de licences ou bien de composants. Ainsi et d'un côté, Rivette et Kline (2000) notent que les revenus annuels tirés par les firmes américaines des licences de brevets sont passés de quinze milliards de dollars en 1990 à cent dix milliards en 1999, soit une hausse de 633 % en dix ans. De l'autre, Rajan et Zingales (1998) mettent en évidence l'émergence d'un marché de plus en plus concurrentiel de biens intermédiaires. Dans ce dernier cas, l'innovation est encapsulée dans le bien intermédiaire faisant l'objet de la transaction. Il semble que ces relations contractuelles se substituent aux joint-ventures qui ne représentent plus que 10 % des coopérations technologiques alors que 100 % des alliances technologiques prenaient cette forme au milieu des années 1960 (Hagedoorn, 2002).

17 Dès lors, le problème se déplace et il faut maintenant s'interroger sur les moyens employés par les entreprises pour s'informer des travaux de R&D menés à l'extérieur, et surtout pour comprendre les intérêts représentés par les innovations commercialisables proposées par les autres entreprises. La réponse à ce problème apparaît cruciale pour la survie des entreprises établies comme le démontre cette déclaration de Sun-Li Chou, senior vice President et General Manager d'Intel Technology :

  • 2 « veries when and if they arise."We don't have a large pool of talent within Intel looking at brand (...)

« Nous n'avons pas un grand bassin de talents à l'intérieur de Intel au regard des tous nouveaux secteurs. Cela peut entraîner que nous manquions une percée révolutionnaire. Vous devez vous demander où est la prochaine grande idée, comme le prochain transistor, l'IC suivant, d'où viendra le successeur du silicium ? Si vous croyez qu'elle viendra d'une découverte dirigée, alors je vous conseille d'investir dans des activités de recherche internes et concentrées pour augmenter vos chances de découverte. Si, cependant, vous croyez que la grande idée suivante va probablement venir de n'importe lequel d'un grand nombre de secteurs, alors vous devez être capable de structurer votre firme de façon à être capable de contrôler une grande variété de sources de recherches. Vous devez également être en mesure de prendre en compte rapidement ces découvertes ».2

18 Traditionnellement, la veille technologique est censée résoudre une part des problèmes évoqués par Sun-Li Chou. Cependant, si la veille technologique permet à l'entreprise de multiplier ses sources d'information, elle ne garantit pas que celle-ci cherche à se connecter aux innovations externes. Plusieurs études viennent appuyer cette affirmation. Tout d'abord, Clark et Henderson (1990) notent que les entreprises anciennement leaders sur leurs marchés confondent les innovations proposées par les nouveaux entrants avec l'imitation de leurs propres brevets. Ensuite, Fast (1978), puis Dougherty et Corse (1995) soulignent que de nombreuses entreprises installées sont incapables de comprendre le sens des adaptations à entreprendre sous la pression des mutations technologiques externes. Il apparaît donc que des problèmes cognitifs s'additionnent aux problèmes informationnels posés aux entreprises installées. Par conséquent, la veille technologique ne peut, à elle seule, suffire à pérenniser les flux de revenus des entreprises de haute technologie.

19 Afin que les entreprises intègrent rapidement les innovations externes, deux voies complémentaires à la veille technologique semblent alors envisageables.

20 Tout d'abord, les entreprises présentant le meilleur accès au marché des produits peuvent compter sur les sollicitations de partenariats d’un grand nombre d'entreprises innovantes. En effet, celles-ci ont la volonté d’assurer des débouchés importants et durables aux composants qu’elles fabriquent (Helper et al., 2000 ; Nobeoka et al., 2002). Il s’ensuit que les entreprises innovantes sont incitées à prendre en compte les contraintes cognitives et industrielles des entreprises disposant d’un pouvoir de marché (Gilson et al., 2009). Ceci permet d'accélérer l'intégration des innovations commercialisables aux productions de ces dernières et contribue à pérenniser le flux de leurs revenus. Dès lors, les dépenses concourant à la constitution d'un pouvoir de marché sont susceptibles d'améliorer la capacité d'une entreprise à renouveler rapidement son offre et, donc, à pérenniser ses flux de revenus.

H1 : Toutes choses égales par ailleurs, les dépenses visant à la constitution d'un pouvoir de marché impactent positivement l'espérance de revenus futurs des firmes industrielles de haute technologie.

  • 3 « Global Corporate Survey 2008 », Ernst & Young.

21 Ensuite, les entreprises de haute technologie peuvent réaliser des investissements de cv dans les jeunes entreprises innovantes (JEI). L'enquête menée par Ernst & Young3 (2008) auprès des gestionnaires de fonds de corporate venturing indique que les trois principales motivations du cv sont, par ordre décroissant d'importance :

- Cartographier les innovations émergentes,

- Disposer d'une fenêtre sur les opportunités offertes par le marché,

- Importer ou améliorer l'innovation dans l'entreprise.

22Il apparaît donc que les opérations de cv constituent un moyen de réduire l'incertitude technologique pesant sur certains marchés et améliorent l'efficacité des travaux de R&D menés en interne.

23 Les caractéristiques des investissements de cv des entreprises de haute technologie mettent une nouvelle fois en lumière le problème cognitif auquel celles-ci sont confrontées. En effet, premièrement, Dushnitsky (2006) et Basu et al. (2011) indiquent que 90 % des investissements de cv des entreprises de haute technologie sont syndiqués. Deuxièmement, Dushnitsky (2006) note que les jeunes pousses dont la R&D est en cours représentent moins de 5 % du portefeuille détenu par les fonds de cv contre 10 % du portefeuille des sociétés indépendantes de capital-risque. Troisièmement, l'étude menée par Hochberg et al. (2007) qui concerne les performances de 3469 fonds de capital-risque sur la période 1980-1999 montre que les JEI financées principalement et dès la phase de démarrage par des fonds de cv ont significativement moins de chances de réussite que les jeunes pousses supportées, dès leurs débuts, par des sociétés financières. Quatrièmement, ces auteurs observent que les fonds performants de cv interviennent dans le financement des JEI une fois les travaux de R&D de celles-ci achevés et sur invitation de la part des sociétés financières de capital-risque. Les résultats de ces études semblent corroborer les travaux de Clark et Henderson, Fast ou Dougherty et Corse. En effet, les entreprises industrielles apparaissent confrontées à un problème de sélection des projets de R&D à financer. Dans ce cadre, il appartient aux sociétés financières de capital-risque de supporter les risques liés à la phase de démarrage des projets de R&D avant d'inviter des partenaires industriels au financement des JEI. Ainsi, et à la condition que la sélection des projets de R&D menés par les JEI soit confiée aux sociétés financières de capital-risque, le cv peut constituer un moyen de connecter l'entreprise aux innovations externes commercialisables.

  • 4 Défini par Ernst & Young ou bien la NVCA comme le montant cumulé sur huit ans des dépenses de corpo (...)

24 De fait, les informations tirées des bases de données de Thomson Reuters ou les études menées par Ernst & Young montrent l'intérêt durable que les firmes industrielles portent au financement des JEI. Ainsi, entre 2001 (date d'éclatement de la bulle financière des valeurs liées aux technologies de l'information) et 2009, les entreprises industrielles américaines ont investi plus de cent milliards de $ dans des opérations de corporate venturing, soit une dépense annuelle moyenne de plus de onze milliards de $. La figure 1 réalisée à partir des données de la NVCA retrace les évolutions du montant des participations4 des entreprises industrielles dans les JEI et de la part des capitaux propres des JEI détenus par les entreprises industrielles.

Figure 1 - Evolutions du montant des participations des entreprises industrielles dans les JEI et de la part des capitaux propres des JEI détenue par les entreprises industrielles

25La figure 1 met en évidence deux phénomènes importants. Tout d’abord, si l’éclatement de la bulle financière des valeurs liées aux technologies de l'information, puis la crise de 2007 se sont accompagnés d’une volonté de désengagement des entreprises industrielles dans le capital des JEI, il semble que l’année 2009 a marqué la fin de cette tendance. Le montant des participations des entreprises industrielles dans les JEI est aujourd’hui d’un niveau comparable à celui de 1999. Ensuite, la figure 1 montre que la part des capitaux propres des JEI détenue par les entreprises industrielles demeure d’un niveau très modeste. Ceci éclaire le rôle secondaire des investisseurs d’origine industrielle dans le financement des JEI.

26Par ailleurs, ces mêmes rapports indiquent que les firmes industrielles se portent très rarement acquéreuses des jeunes pousses qu'elles ont financées. À titre d'exemple, Christopher (2000) souligne qu’Intel n'a acquis que deux entreprises parmi les 450 présentes dans le portefeuille d'Intel Capital en 2000. Par conséquent, le cv n'est pas guidé par la recherche de droits de propriété sur les innovations et ce point corrobore les résultats des enquêtes d’Ernst & Young. Les travaux de Henderson et Leleux (2005) ou bien Dushnitsky et Shaver (2009) indiquent que les entreprises financent d'abord et avant tout des projets complémentaires (et non substituables) aux travaux de R&D menés en interne. Dès lors, il apparaît probable que la relation de financement unissant les JEI aux firmes industrielles installées évoluent vers des relations clients-fournisseurs. Ceci permet aux secondes d'inclure l'innovation des premières dans leurs productions ou de fournir à celles-ci la technologie dont elles ont besoin. Dans les deux cas, ces relations commerciales permettent aux entreprises industrielles installées de pérenniser le flux de leurs revenus.

H2 : Toutes choses égales par ailleurs, les dépenses de corporate venturing des entreprises industrielles de haute technologie impactent positivement l’espérance de leurs revenus futurs.

2. Données et mesures

2.1. Présentation des bases de données

27 Le test de nos hypothèses a mobilisé deux bases de données. Tout d'abord, Worldscope de Thomson Reuters permet l'accès à un nombre important de données comptables et financières concernant 39000 sociétés, cotées ou non, et domiciliées dans le monde entier. Cependant, et en raison de l'absence d'homogénéité de l'information comptable et financière entre les pays, nous avons décidé de limiter notre champ d'étude aux firmes industrielles de haute technologie cotées aux Etats-Unis et susceptibles de participer au financement de jeunes pousses innovantes.

28 La deuxième source d'information utilisée pour notre étude est le module VentureXpert de la base de données SDC Platinum (Thomson Reuters). Le module VentureXpert permet d'accéder à une large information concernant les investissements en capital-risque réalisés dans le monde entier. Cette base de données inclut le nom des jeunes pousses financées, le nom des financeurs qui leur sont associés ainsi que les montants et les dates de leurs investissements. VentureXpert permet donc un grand nombre de requêtes. Cependant, VentureXpert, comme les autres bases de données concernant le capital-risque, s'appuie sur le rapport volontaire des intervenants de la profession. Si l'étude menée par Kaplan et al. (2002) conclut que les informations reportées par les gérants de fonds ne présentent pas de biais importants, ces auteurs notent toutefois que la base de Thomson Reuters privilégie les investissements d'origine américaine en direction de jeunes pousses également domiciliées aux Etats-Unis. De plus, notre collecte d'information nous a amené à constater que l'information transmise par les gérants de fonds pouvait être incomplète. À titre d'exemple, VentureXpert reporte 51006 opérations de financement par capital-risque dans les secteurs liés aux technologies de l'information pour la période 2001-2007. Néanmoins, le nom de la jeune pousse est omis dans 3 % des cas, le nom du financeur dans 11 % des cas et le montant de l'investissement dans 2 % des cas. VentureXpert nous a permis d'identifier les firmes industrielles impliquées dans des opérations de corporate venturing et de calculer leurs dépenses de corporate venturing.

2.2. Construction de l'échantillon

29 La construction de l'échantillon répond à différentes contraintes qui sont évoquées ci-dessous.

2.2.1. L'accès à l'information

  • 5 6 European Private Equity and Venture Capital Association

30 Les bases de données de capital-risque de Thomson Reuters ou bien de Dow Jones privilégient l'accès aux données concernant les investisseurs et les jeunes pousses d'origine américaine. De plus, l'EVCA5 n'offre pas une information aussi détaillée que les bases de données précédemment citées. Par conséquent, notre étude se concentre sur l'investissement des fonds domiciliés aux Etats-Unis en direction de jeunes pousses également américaines.

2.2.2. Les contraintes sectorielles

  • 6 Ces secteurs ont été définis grâce aux codes SIC de la façon suivante : Chimie (28**, excepté 2834 (...)

31 Les investissements de capital-risque émanent d'un nombre limité de secteurs. De plus, reprenant la classification opérée par Dushnitsky et Lenox (2006), seules les jeunes pousses appartenant à l'un des six secteurs captant l'essentiel des investissements de capital-risque ont été retenues pour cette étude : la chimie, les instruments et produits associés, les technologies de l'information, la pharmacie, la métallurgie, les équipements de transport6.

32 Toutefois, et conformément au rapport 2008-2009 de Ernst & Young, l'analyse des données recueillies sur le module VentureXpert fait apparaître de larges disproportions entre les secteurs. En effet, 63 % des transactions pour lesquelles nous disposons d'informations concernent des JEI liées aux technologies de l'information et 23,5 % au secteur de la pharmacie. Par conséquent, l'avantage qui peut être tiré des opérations de cv est avant tout patent dans ces deux secteurs d'activité. Dès lors, seules les entreprises industrielles susceptibles de réaliser des investissements de cv dans des JEI appartenant à l'un de ces deux secteurs d'activité ont été retenues dans notre échantillon. Le module VentureXpert nous a permis d'éclairer l'origine de ces investisseurs. Ceux-ci appartiennent aux secteurs des technologies de l'information, des instruments et produits associés, de la pharmacie et de la chimie.

33 Par conséquent, notre échantillon complet est composé de l'ensemble des entreprises cotées aux Etats-Unis et appartenant à l'un de ces quatre secteurs d'activité. Cet échantillon est ensuite décomposé en deux sous-échantillons. Le premier sous-échantillon comprend les entreprises non impliquées dans des opérations de corporate venturing ; le deuxième sous-échantillon est constitué des entreprises des quatre secteurs d'activité cités engagées dans des opérations de cv.

2.2.3. Les contraintes temporelles

34 Le financement des JEI a donné lieu au gonflement d'une bulle spéculative à partir de la deuxième moitié des années 1990. L'éclatement de cette bulle en 2001 a conduit au retrait des financeurs attirés par des gains de court terme.

35Ensuite, la crise financière amorcée en 2007 a affecté les disponibilités financières et donc les capacités d'investissement de nombreuses firmes sur les exercices 2008 et 2009.

36Par conséquent, la période 2001-2006 représente une fenêtre durant laquelle les investissements de cv n'ont pas subi de chocs externes massifs. Les variables de notre étude concernent donc cette période.

2.3. Présentation du modèle et des variables

2.3.1. Le modèle

37 Notre analyse est focalisée sur la relation entre, d’une part, le potentiel de création de valeur des entreprises industrielles de haute technologie et de l’autre le volume des dépenses de cv ou le volume des dépenses visant à la constitution d’un pouvoir de marché. Dans ce but, un modèle de régression linéaire multiple liant le Q de Tobin de l’entreprise à ses dépenses de cv et à un proxy de son pouvoir de marché est construit. À côté de ces deux variables explicatives, qui sont au cœur de notre étude, notre modèle contrôle les déterminants habituels de la création de valeur (Chatterjee et Wernerfelt, 1991 ; Berger et Ofek, 1995 ; Dushnitsky et Lenox, 2006). Ainsi, le montant des investissements en actifs immobilisés, le montant du cash-flow, le taux d’endettement et le Q de Tobin sectoriel sont introduits dans la régression à côté des deux variables explicatives.

38Le modèle testé pour la régression est donc de la forme :
QTobin (2006) = f (cash-flow, investissements en actifs immobilisés, taux d’endettement, pouvoir de marché, Q Tobin sectoriel)

39Ce modèle est tout d'abord testé sur l'échantillon complet. Puis, les résultats constatés pour les entreprises engagées dans des opérations de cv sont comparés à ceux des autres entreprises. Enfin, le montant des dépenses de corporate venturing est introduit dans la régression et l’impact de cette variable sur le Q de Tobin de la firme est mesuré.

2.3.2. Les variables

La variable dépendante 
  • 7 Le Q de Tobin ne repose pas uniquement sur l’hypothèse d’un marché efficient. Comme Lubatkin et Shr (...)

40- La valeur de long terme de la firme : le Q de Tobin72006

  • 8 Les fonds propres sont calculés comme la somme de la valeur comptable des actions ordinaires plus l (...)

41 Sous l'hypothèse d'efficience des marchés, la capacité de la firme à créer de la valeur sur le long terme peut être évaluée au travers du Q de Tobin, défini comme la valeur actualisée des cash-flows futurs sur la valeur de remplacement des actifs corporels. Cependant, si cette mesure de la valeur financière de la firme fait l'objet d'un large consensus (Griliches, 1981 ; Wernerfelt et Montgomery, 1988 ; Lang et Stulz, 1994 ; Berger et Ofek ; 1995) l'impossibilité de calculer directement le Q de Tobin nécessite que celui-ci soit approximé à partir de données financières courantes. Le proxy utilisé ici est emprunté à Ozbas et Scharfstein (2010) dont l'étude porte, comme la nôtre, sur des firmes domiciliées aux Etats-Unis et soumises aux normes comptables américaines. Les auteurs approximent le Q de Tobin par le ratio de Marris : valeur de marché de la firme divisée par valeur comptable des actifs où la valeur de marché de la firme est égale à la valeur comptable des actifs plus la valeur de marché des actions ordinaires moins les fonds propres8.

Les variables explicatives 

42- Les dépenses de corporate venturing

Le volume de ces dépenses est conditionné par les engagements passés de la firme auprès des jeunes pousses, par l'entame de nouvelles séquences de financement et par les opportunités d'investissements proposées par les sociétés financières. Les dépenses de corporate venturing ne s'inscrivent donc pas dans un cycle d'investissement annuel susceptible d'être confondu avec l'exercice comptable. Pour cette raison, Les rapports d’Ernst & Young ou bien de la NVCA présentent des états des dépenses de corporate venturing cumulées sur huit ans. De notre côté, les contraintes temporelles exposées plus haut nous ont conduit à cumuler les dépenses de capital-risque sur six années (2001-2006).

43- Le proxy du pouvoir de marché de la firme

  • 9 Compound Annual Growth Rate

Le modèle explicatif de la variance du Q de Tobin de Hall (1993) capture le pouvoir de marché de la firme par le taux de croissance annuel de ses ventes, après avoir contrôlé les investissements et le cash-flow de celle-ci. Hall justifie ce choix en indiquant que la part de la variance du Q de Tobin non expliquée par la variance de la profitabilité s'explique par le pouvoir de marché détenu par certaines firmes. Dès lors, le taux de croissance des ventes est candidat pour capter une part de cette variance résiduelle. Par conséquent, nous choisissons, à la suite de Hall, d'approximer le pouvoir de marché de la firme, et donc l'accès au marché que celle-ci représente pour des partenaires innovants éventuels par le taux de croissance annuel composé (CAGR9) de ses ventes sur la période 2001-2006.

Les variables de contrôle 

44- Le cash-flow2006

Le cash-flow2006 a été approximé par le résultat net comptable 2006, c'est-à-dire le résultat après impôt de l'entreprise pour l'année 2006. Toutefois, l'utilisation du Q de Tobin comme variable dépendante nécessite d'éliminer l'effet de taille de la firme inclus dans les variables indépendantes. Conformément à la solution adoptée par Berger et Ofek (1995), le résultat net a été divisé par la valeur nette des actifs corporels portée au bilan de la firme.

45- Le taux d'endettement2006

Celui-ci a été calculé comme le quotient des dettes de long terme inscrites au bilan de l'entreprise pour l'année 2006 divisées par la valeur nette des actifs corporels portée au bilan de la firme.

46- Les investissements en actifs immobilisés2006

Ceux-ci ont été approximés par les dépenses d'investissement de l'entreprise pour l'année 2006, c'est-à-dire par le montant des fonds utilisés pour acquérir ou mettre à jour les actifs corporels autres que ceux associés à des rachats de firmes. Afin d'éliminer l'effet de la taille des firmes, les investissements en actifs immobilisés ont été divisés par la valeur nette des actifs corporels portée au bilan 2006 de la firme.

47- Le Q de Tobin sectoriel2006

Beaucoup d'auteurs ont noté que le secteur d'activité de la firme impacte de manière significative l'espérance des résultats de celle-ci. Par conséquent, le Q de Tobin du secteur représente une variable de contrôle importante pour les modèles utilisant le Q de Tobin de la firme comme variable dépendante. Chacun des Q de Tobin sectoriels est calculé comme la moyenne pondérée par le montant des actifs des Q de Tobin des firmes d'un des quatre secteurs précédemment définis. De plus, et afin d'éviter qu'une grande firme influence à elle seule le Q de Tobin du secteur, les Q de Tobin des différentes firmes ont fait l'objet d'une « winsorisation » qui consiste à remplacer les valeurs de la variable au-delà du 99ème centile par ce centile tandis que les valeurs en deçà du 1er centile sont remplacées par ce centile.

3. Analyse et résultats

48 Cette partie est consacrée à l'analyse des déterminants de la création de valeur de long terme des entreprises industrielles engagées dans des secteurs présentant une forte incertitude liée à l'évolution de la technologie. Dans ce cadre, nous avons postulé précédemment que le potentiel de création de valeur d'une entreprise (approximé par son Q de Tobin) pouvait être lié à ses dépenses de corporate venturing, à son pouvoir de marché (approximé par le taux de croissance du CA), à ses investissements en actifs immobilisés et aux moyens de financement à sa disposition. Par ailleurs, et puisque notre échantillon est constitué d'entreprises appartenant à différents secteurs d'activité, nous avons décidé de contrôler les opportunités de croissance de chaque secteur d'activité en introduisant le Q de Tobin sectoriel dans la régression.

3.1. Statistiques descriptives

  • 10 Le cash-flow annuel moyen des entreprises de notre échantillon impliquées dans des opérations de co (...)

49 Le tableau 1 présente les statistiques descriptives des différentes variables utilisées dans notre étude. Le Q de Tobin moyen (2006) des 1178 entreprises de notre échantillon est de 1,95. Le taux moyen de croissance annuelle des ventes est élevé et s’établit à 14,95 %. Cependant, l’écart-type de cette variable est très élevé, ce qui indique de très fortes disparités entre les firmes de notre échantillon. L’investissement en actifs immobilisés et le cash-flow de ces entreprises représentent respectivement 4,71 % et 4,94 % de la valeur comptable de leurs actifs corporels. Le taux d’endettement des entreprises de notre échantillon est faible et la moyenne constatée pour cette variable est de 17,63 %. Enfin, la moyenne des dépenses de cv, cumulées sur 6 ans, des 170 entreprises actives en cv est de 112,314 M$ ce qui représente une dépense annuelle moyenne de 18,719 M$10. Ces chiffres ne rendent pas compte des importantes disparités sectorielles et le tableau 6 présenté en annexe éclaire ces différences.

Tableau 1 - Statistiques descriptives des variables de notre étude

Variable

Nombre d’observations

Moyenne

Ecart-type

Min

Max

Q de

Tobin

1178

1,9452617

0,9452617

0,676160

9,487346

Dépenses de

corporate venturing (M$)

170

112,314

282,653

0,258

2 006,378

Pouvoir

de

marché

1178

0,1495115

0,3090269

-0,779272

3,22162

Investissement en actifs immobilisés/

actifs

1178

0,0471106

0,0444175

0

0,5195005

Cash-flow

/actifs

1778

0,0494494

0,0993032

-0,673822

1,166224

Taux d’endettement

1178

0,1763377

0,1861562

0

1,547679

Q de Tobin sectoriel

1178

1,689641

0,3581881

1,278

2,42

50Le tableau 2 met en lumière les différences entre les entreprises impliquées (vs. non impliquées) dans des opérations de cv. Le test de Wilcoxon Mann-Withney permet de se prononcer sur le caractère significatif des différences entre les deux sous-échantillons.

Tableau 2 - Les différences entre les entreprises actives (vs. non actives)

en corporate venturing

Variable

Entreprises non actives en corporate venturing

Entreprises actives en corporate venturing

Test Wilcoxon

Moyenne

Ecart-type

Moyenne

Ecart-type

Q

de Tobin

1,933042

0,9423264

2,110941

0,951699

-2,526*

Pouvoir de marché

0,15265

0,3236279

0,1286547

0,1840162

0,469

Actif comptable (M$)

28797,45

119981,1

66398,78

158761,7

-11,768*

Cash-flow

(M$)

747,4188

2725,234

3173,735

5091,192

-9,739*

Investissement en actifs immobilisés/actifs

0,048264

0,0461105

0,0394038

0,0297753

1,598

Cash-flow 

/actifs

0,0464273

0,1011721

0,070165

0,0829947

-2,802*

Taux d’endettement

0,1787233

0,19284468

0,1607694

0,1339579

-0,169

Q de Tobin sectoriel

1,693759

0,3505567

1,661815

0,4060541

0,902

*Z < 0,05

  • 11 Ce constat n’est pas imputable à un effet de structure lié au secteur d’activité des entreprises ac (...)

51Il apparait que le Q de Tobin des entreprises actives en cv est significativement plus grand que celui des autres entreprises11. De plus les activités de cv semblent réservées aux entreprises les plus grandes et la valeur nette comptable des actifs corporels des entreprises actives en cv est significativement supérieure à celle des autres entreprises. Enfin, les firmes actives en cv présentent également des niveaux de cash-flow plus importants et le caractère significatif de cet écart ne disparaît pas lorsque le cash-flow est rapporté à la valeur comptable des actifs corporels de l’entreprise.

  • 12 Les matrices des corrélations ont également été calculées pour les deux sous-échantillons (firmes a (...)
  • 13 La moyenne des vif est de 1,16. La valeur minimale est de 1,02 et la valeur maximale de 1,29.

52Le tableau 3 présente les corrélations deux à deux des variables de notre étude. Ces mesures attestent de la qualité de notre modèle et de l’absence de problèmes de colinéarité des variables indépendantes12. D’autre part les vif (variance inflation factors) ont été calculés et dénotent l’absence de multi-colinéarités entre les variables indépendantes13.

Tableau 3 - Matrice des corrélations 2 à 2 entre les variables de notre étude

1

2

3

4

5

6

7

Q

de Tobin

1

Pouvoir de marché

0,2544*

1

Dépenses de corporate venturing

0,2098*

-0,0329

1

Investissement en actifs immobilisés

/actifs

0,1177*

0,1095

0,0930

1

Cash-flow /actifs

0,3255*

-0,0898

0,2750*

0,0816

1

Taux d’endettement

-0,1764*

-0,0608

-0,0217

-0,1916*

-0,1943*

1

Q de Tobin sectoriel

0,1771*

0,0606

0,3287*

-0,0269

-0,0005

-0,0885

1

*P<0,01

3.2. Résultats des régressions

53Tout d'abord, le modèle de régression liant le Q de Tobin de l'entreprise à ces déterminants a été appliqué à l'échantillon complet (modèle 1), c'est-à-dire aux 1178 firmes industrielles de haute technologie constitutives de notre échantillon.

54 Puis nous nous sommes focalisés sur les seules entreprises non impliquées dans des opérations de corporate venturing. Une régression à partir de l'échantillon de ces entreprises a été effectuée (modèle 2).

55 Enfin nous nous sommes intéressés aux seules firmes industrielles impliquées dans des opérations de corporate venturing. Ce sous-échantillon comprend 170 entreprises industrielles. Le modèle de régression précédemment utilisé a été appliqué à ces entreprises (modèle 3). Puis les dépenses de cv ont été introduites à côté des autres déterminants de la création de valeur (modèle 4).

56 Le tableau 4 présente les résultats des différentes régressions qui ont été menées. Les coefficients associés à chacune des variables sont les coefficients de régression standardisés (β). Le coefficient standardisé associé à chaque variable indépendante nous permet d'expliquer l'effet de la variation d'un écart-type de cette variable sur la variable dépendante. L’utilisation de coefficients standardisés autorise la comparaison des poids relatifs des différentes variables indépendantes dans la construction de la valeur estimée du Q de Tobin de la firme (Wooldridge, 2002) et ceci répond aux objectifs de notre étude.

Tableau 4 - Les déterminants de la création de valeur des firmes industrielles de haute technologie, comparaison des résultats des différents modèles de régression

Modèle

1

2

3

4

Echantillon

Complet

Entreprises non actives en corporate venturing

Entreprises actives en corporate venturing

Entreprises actives en corporate venturing

Dépenses de corporate venturing

0,1822911***

Pouvoir de marché

0,2190835***

0,2368886***

0,086076**

0,085089**

Investissement

en actifs immobilisés/actifs

0,1293308***

0,1396761***

0,0925874

0,0674787

Cash-flow

/actifs

0,3280651***

0,291163***

0,5312487***

0,4513398***

Taux d'endettement

-0,0456806

-0,0436677

-0,0357495

-0,040398

Q de Tobin Sectoriel

0,3685034***

0,3618341***

0,3766343***

0,3418256***

Nombre de firmes

1178

1008

170

170

F-test

1301,86***

1087,40***

239,25***

201,05***

Coefficient de détermination ajusté

0,8467

0,8435

0,8751

0,884

*p<0,05 ; **p<0,01 ; ***p<0,001

  • 14 Cf. statistique descriptive de cette variable.

57Le premier modèle présente les impacts respectifs des variables de notre étude sur le Q de Tobin d’un échantillon de 1178 entreprises de haute technologie. Le test de Fisher-Snedecor indique que la régression est statistiquement significative (F(5.1173) =1301,86, p<0,0001). De plus, la mesure du coefficient de détermination ajusté au nombre de variables indépendantes (Adjusted R²) signale que le modèle explique 84,67 % de la variance du Q de Tobin des entreprises de notre échantillon. Enfin, au seuil de 1 %, seul le taux d’endettement n’est pas significatif, mais ce résultat doit être rapproché du faible taux d’endettement des firmes de notre échantillon14. Ceci confirme la proposition d’Almazan, et al. (2010) qui indiquent que les firmes engagées dans des secteurs de haute technologie recourent peu à la dette. Par conséquent la faiblesse de l'impact du taux d'endettement doit être rapprochée du faible niveau d'endettement des entreprises de l'échantillon.

58Cette première régression fait apparaître que le Q de Tobin des entreprises de haute-technologie est d’abord porté par les opportunités offertes par leurs secteurs d'activité et synthétisées par le Q de Tobin sectoriel. L'entreprise profite donc en premier lieu des opportunités offertes par le secteur d'activité auquel elle appartient. À ce titre, l'observation du coefficient β indique qu'une augmentation d'un écart-type du Q de Tobin sectoriel engendre une augmentation 36,85 % du Q de Tobin des entreprises du secteur, toutes choses égales par ailleurs. Ensuite, le cash-flow de l'entreprise, ici ramené à la valeur nette comptable des actifs corporels de celle-ci, impacte positivement le Q de Tobin (β =32,81 %). Enfin, le pouvoir de marché détenu par l’entreprise impacte positivement (β =21,91 %) et de façon significative le potentiel de création de valeur des entreprises de haute technologie. Notre première variable dépendante, le pouvoir de marché de l’entreprise, est donc un facteur important de la création de valeur des entreprises de haute technologie.

  • 15 À l’exception de l’industrie pétrolière.

59 À côté de ces déterminants principaux, l’impact des investissements en actifs immobilisés apparaît de faible amplitude (β =12,93 %). Trois explications sont susceptibles d'expliquer ce constat. Premièrement, comme Fama et French (1997) le soulignent, l'évaluation des projets d'investissement est emplie d'une incertitude massive. Deuxièmement, Leonard-Barton (1992) signale que ces investissements peuvent conduire à des rigidités préjudiciables à la croissance des revenus de l’entreprise lorsque l'environnement est incertain. Troisièmement, les investissements en actifs immobilisés rendent peu compte des dépenses de R&D de la firme. En effet, d'une part les normes US GAAP ne permettent pas l’activation (inscription en tant qu’actif) des dépenses de R&D15 et de l'autre les managers des firmes ne sont pas incités à activer ces dépenses (Lev, 2001). Par conséquent, les marchés financiers valorisent faiblement les investissements en actifs immobilisés des entreprises de haute technologie.

60 Le deuxième modèle concerne les seules entreprises de haute technologie non actives en corporate venturing. La régression est statistiquement significative, et le coefficient de détermination ajusté montre que 84,35 % de la variance du Q de Tobin des 1008 entreprises de ce sous-échantillon sont expliqués par le modèle. Le coefficient associé au pouvoir de marché augmente sensiblement (β =23,69 %) pour se rapprocher de celui associé à la capacité d’autofinancement de l’entreprise.

  • 16 La régression a également été menée sur un sous-échantillon restreint aux seules entreprises d’une (...)

61Cette deuxième régression atteste de l’impact fort, positif et significatif de notre première variable dépendante, le pouvoir de marché détenu par l’entreprise, sur le potentiel de création de valeur des entreprises de haute technologie non actives en cv16.

62 Le troisième et le quatrième modèles de régression s'intéressent aux seules firmes actives en cv. Les facteurs de la création de valeur des firmes de ce sous-échantillon diffèrent grandement de ceux des autres firmes.

  • 17 Ce que montre également la matrice des corrélations 2 à 2 pour les entreprises actives en cv (cf. a (...)

63Le troisième modèle indique que le Q de Tobin des entreprises actives en cv est d’abord impacté par leurs ratios de cash-flow. En effet, une augmentation d’un écart-type de cette variable conduit à une augmentation de 53,12 % du Q de Tobin de l’entreprise. Ensuite, les entreprises de ce sous-échantillon profitent, comme les firmes non actives en cv, des opportunités de croissance de leurs secteurs d’activité : les β associés au Q de Tobin sectoriel sont similaires pour les deux sous-échantillons. Enfin, les impacts respectifs du pouvoir de marché et des investissements en actifs immobilisés sur le potentiel de création de valeur de l’entreprise apparaissent faibles et moins significatifs pour les entreprises actives en cv (vs. non actives)17.

64Le quatrième modèle s'intéresse aux seules entreprises actives en cv et inclut les dépenses cumulées de corporate venturing de ces firmes sur la période 2001-2006 à côté des variables précédemment étudiées. La prise en compte des dépenses de cv permet de compléter notre compréhension des déterminants de la création de valeur de long terme de ces entreprises.

65Il apparaît que les dépenses de cv sont un déterminant important de la création de valeur des entreprises impliquées dans le corporate venturing. En effet, l'augmentation d'un écart-type des dépenses de corporate venturing augmente de 18,23 % le Q de Tobin de l’entreprise. Par ailleurs, l’effet du pouvoir de marché détenu par l’entreprise apparaît une nouvelle fois faible et peu significatif (β =8,51 %). Enfin, les dépenses en actifs immobilisés semblent sans influence sur le Q de Tobin de l’entreprise.

66Le tableau 5 synthétise les résultats essentiels des régressions menées.

Tableau 5 - Comparaison des coefficients standardisés de régression

des modèles 2 et 4

Variable

Coefficients standardisés associés aux entreprises non actives en cv

Coefficients standardisés associés aux entreprises actives en cv

Dépenses de corporate venturing

0,1822911***

Pouvoir de marché

0,2368886***

0,086076**

Investissement en actifs immobilisés/actifs

0,1396761***

0,0925874

Cash-flow/actifs

0,291163***

0,5312487***

*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001

3.3. Tests de robustesse

  • 18 Ces transformations sont empruntés à Berger et Ofek (1995).

67Dans le but d’assurer la robustesse de nos résultats, plusieurs modèles de régression ont été successivement testés. Ainsi, le rapport de causalité entre la variable dépendante et les variables explicatives a été approfondi et le Q de Tobin2006 a été remplacé par sa valeur en 2007. Par ailleurs, l’effet de taille de l’entreprise a également été apprécié au travers de différentes transformations des variables du modèle utilisant le montant de la valeur nette des actifs corporels comme dénominateur18. Ces modifications n’altèrent pas le sens des impacts et des poids respectifs des variables explicatives sur le Q de Tobin des entreprises de notre échantillon complet ou des deux sous-échantillons étudiés.

4. Discussion

68 Notre étude éclaire les impacts du pouvoir de marché et des dépenses de cv sur le potentiel de création de valeur des entreprises industrielles de haute technologie. Or, il semble que ces deux facteurs sont plutôt substituables que complémentaires.

69D’un côté, les entreprises non actives en cv s’appuient fortement sur leur pouvoir de marché pour créer durablement de la valeur. Ce résultat est compatible avec les études de terrain menées par Helper et al. (2000) ou bien Nobeoka et al. (2002) rapportant que les entreprises disposant d'un pouvoir de marché suscitent le plus grand nombre de demandes de collaboration de la part de partenaires innovants. En effet, les entreprises disposant d'un pouvoir de marché contrôlent, au moins en partie, l'accès au marché des produits. Par conséquent, les entreprises innovantes sont incitées à collaborer avec ces firmes pour accéder aux marchés des produits. Ainsi, les firmes détenant un pouvoir de marché sont dans une position favorable pour développer des alliances avec des partenaires innovants. Ceci leur permet de suivre les évolutions technologiques et contribue à la pérennisation de leurs flux de revenus. Par ailleurs, les investissements en actifs immobilisés des entreprises non actives en cv ont un effet positif et significatif sur leur Q de Tobin. Par conséquent, ces entreprises s’appuient également sur le maintien ou l’augmentation de leurs capacités de production internes pour créer durablement de la valeur.

70De l’autre côté, les entreprises actives en cv présentent un Q de Tobin significativement supérieur à celui des autres firmes. Ces entreprises sont significativement plus grandes que les entreprises non actives, et leurs ratios de cash-flow sont également supérieurs à ceux des autres firmes. Pourtant, le potentiel de création de valeur des entreprises actives en cv n’est pas porté par leurs investissements en actifs immobilisés. Ce résultat empirique conforte l'idée, notamment émise par Zingales (2000), que les actifs physiques détenus par la firme ne sont plus la source d'un avantage concurrentiel dont la firme pourrait tirer une rente de long terme. Il s'inscrit également dans la lignée des travaux de Leonard-Barton (1992), qui signale que les investissements en actifs immobilisés peuvent conduire à des rigidités préjudiciables à la croissance des revenus de la firme.

71À la suite de Leonard-Barton, Rajan et Zingales (1998) indiquent qu'une logique d'accès permet de préserver les opportunités futures et s'oppose ainsi à une logique de droit de propriété sur des actifs. Il est possible que les dépenses de cv qui impactent positivement, fortement et très significativement le potentiel de création de valeur des entreprises s’inscrivent dans ce cadre. Nous pensons que les dépenses de cv, qui conditionnent l'établissement de relations avec des sociétés financières de capital-risque permettent aux entreprises industrielles de dépasser leurs contraintes cognitives. Ces relations autorisent les entreprises industrielles à accéder à un large éventail d'innovations commercialisables et conduisent à orienter de façon plus efficace les travaux de R&D menés en interne.

  • 19 In « La pharmacie dope sa R&D aux partenariats », Les Echos, Vendredi 16 et Samedi 17 Avril 2010.
  • 20 In « Biotechnologies et big pharma : les règles du jeu changent », Les Echos, 18 Juin 2010.

72En effet, les firmes actives en cv se portent rarement acquéreuses des jeunes pousses qu’elles contribuent à financer. Cependant, l’investissement dans des JEI permet à ces firmes d'accéder à des connaissances externes pour développer des architectures produits qui intègrent les technologies futures dans des solutions cohérentes (Chesbrough, 2006). Il apparaît probable que les grandes entreprises de haute technologie, impliquées dans des opérations de cv, assurent leur capacité à créer durablement de la valeur en se concentrant sur la construction d’architectures produits susceptibles d’intégrer rapidement l’innovation en provenance des JEI. Cette proposition va dans le sens des déclarations de Jacky Vonderscher, Directeur de la recherche translationnelle chez Roche qui déclare : « Désormais nous sommes plus des développeurs que de découvreurs »19 ou de Pascale Augé, responsable du secteur sciences de la vie chez Ernst & Young lorsque celle-ci souligne que les majors de la pharmacie accèdent aux nouvelles technologies grâce à leurs relations avec les sociétés de biotechnologie20.

  • 21 « Globalizing Venture Capital », Ernst & Young, 2011.

73Enfin, et contrairement aux firmes non actives en cv, le pouvoir de marché détenu par les entreprises actives en cv impacte faiblement leur Q de Tobin. Ceci nous conduit à postuler l’effet substituable des dépenses visant à la constitution d’un pouvoir de marché et des dépenses de cv. Il s’ensuit que les entreprises capables d’investir massivement dans les JEI sont susceptibles de modifier les positions relatives des offreurs sur les marchés de haute technologie. En dernière instance, ceci expliquerait l’importance des dépenses de corporate venturing de grandes entreprises indiennes ou chinoises comme Baidu, Tencent, Alibaba, Huawei, ZTE, Tata, Wipro, Infosys ou Reliance. Comme le rapport 2011 d’Ernst & Young21 le souligne, les dépenses de cv de ces entreprises sont aujourd’hui d’un montant au moins égal à celui des plus grandes entreprises industrielles américaines.

Conclusion

74Basée sur un échantillon de 1178 entreprises industrielles américaines de haute technologie dont 170 sont actives en cv, notre étude approfondit les travaux de Dushnitsky et Lenox (2006). Ces auteurs sont les premiers à avoir mis en évidence l’impact des dépenses de cv sur le Q de Tobin des entreprises de haute technologie. Cependant, les activités de cv ne concernent qu’un nombre limité d’entreprises industrielles, et Dushnitsky et Lenox discutent peu les facteurs alternatifs de la création de valeur des entreprises de haute technologie. Approfondissant le travail de ces auteurs, notre article met en évidence les rôles substituables des dépenses de cv et celles visant à la constitution d’un pouvoir de marché. Notre étude montre également que le Q de Tobin des entreprises actives en cv n’est pas impacté par leurs investissements en actifs immobilisés, contrairement aux entreprises non actives en cv. Il semble donc que les modèles de création de valeur des entreprises de haute technologie actives en cv (vs. non actives) diffèrent profondément, même si le présent article ne permet pas d’aller plus loin que ce constat.

75Par ailleurs, la structure de notre échantillon d’entreprises actives en cv n’a pas permis de mener une analyse sectorielle susceptible d’éclairer des différences concernant les facteurs de création de valeur des firmes appartenant à chacun des quatre secteurs d’activité étudiés.

76Enfin, les bases de données utilisées n’ont pas autorisé à étudier l’impact du pouvoir de marché et des dépenses de cv sur le montant des dépenses de R&D internes et ceci est peut-être la limite la plus importante de notre travail.

77Notre étude appelle également des travaux complémentaires.

78Notamment, il paraît important d'élargir le cadre de l’étude afin d'analyser les dépenses de corporate venturing des entreprises industrielles non américaines et notamment celles originaires des nouveaux pays développés. En effet, nous pensons à l'issue du présent travail que les entreprises cherchant à s'imposer sur les marchés de produits peuvent avoir intérêt à participer au financement d'innovations dans le but de combler leur gap technologique. Ainsi, le corporate venturing de firmes originaires de nouveaux pays développés et disposant d'importantes disponibilités financières pourrait contribuer à modifier les rapports de force entre offreurs sur les marchés de produits de haute technologie.

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Zingales L. (2000), « In Search of New Foundations », Journal of Finance, vol. 55, n° 4, p. 1623-1653.

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Annexe

Tableau 6 - Structure de l’échantillon par secteur d’activité

Q de Tobin sectoriel

Secteur

Nombre total d'entreprises dans l'échantillon

Nombre d'entreprises actives en C.V

 % des entreprises du secteur

Montant moyen des investissements

Période 2001-2006

(M$)

Montant annuel moyen des investissements (M$)

1.771

Technologies de l'Information

Technologies de l'information (357*, 367*, 48**, 3663)

650

96

14.7 %

103,162

17, 194

2.369

Instruments et produits associés

Instruments et produits associés (38**)

219

24

10.5 %

212.818

35, 469

2.42

Pharmacie

Pharmacie (2834, 2836)

52

29

57.7 %

140.069

23, 344

2.001

Chimie

Chimie (28**, excepté 2834 et 2836, 29**, 3080)

257

21

8.17 %

3.211

0,535

Total

1178

170

14.43 %

Tableau 7 - Matrice des corrélations 2 à 2 (firmes non actives en cv.)

1

2

3

4

5

6

Q

de Tobin

1

Pouvoir

de marché

0.2865*

1

Investissement en actifs immobilisés/actifs

0.1316*

0.1187*

1

Cash-flow/actifs

0.3255*

-0.0885

0.0904

1

Taux d’endettement

-0.1527*

-0.0699

0.2021*

-0.1797*

1

Q de Tobin sectoriel

0.1681*

0.0706

-0.0339

-0.0319

-0.0788

1

*p<0.01

Tableau 8 - Matrice des corrélations 2 à 2 (firmes actives en cv.)

1

2

3

4

5

6

7

Q

de Tobin

1

Pouvoir de marché

0.09

1

Dépenses de corporate venturing

0.2098*

-0.0329

1

Investissement en actifs immobilisés/actifs

0.0478

-0.0858

0.0930

1

Cash-flow/actifs

0.5696*

-0.0868

0.2750*

0.0513

1

Taux d’endettement

-0.3631*

-0.0704

-0.0217

0.0132

-0.2411*

1

Q de Tobin sectoriel

0.2468*

-0.0373

0.2287*

0.0106

-0.2424*

-0.1872

1

*P<0.01

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Notes

1 La France a fait le choix en 2005 de créer les pôles de compétitivité, ce qui est une autre façon d’organiser la production d’innovations.

2 « veries when and if they arise."We don't have a large pool of talent within Intel looking at brand new areas. This may cause us to miss revolutionary breakthrough. You have to ask yourself, where is the next big idea, such as the next transistor, the next IC, the next successor to silicon going to come from ? If you believe it will come from directed discovery, then you are well advised to invest in focused internal research activities to increase your chances of finding it. If, however, you believe that the next big idea is likely to come from any one of a large number of areas, then you're better advised to structure yourself to be able to monitor a variety of research sources, and to respond quickly to research discoveries when and if they arise. » Sun-Li Chou cité par Chesbrough (2006)

3 « Global Corporate Survey 2008 », Ernst & Young.

4 Défini par Ernst & Young ou bien la NVCA comme le montant cumulé sur huit ans des dépenses de corporate venturing.

5 6 European Private Equity and Venture Capital Association

6 Ces secteurs ont été définis grâce aux codes SIC de la façon suivante : Chimie (28**, excepté 2834 et 2836, 29**, 3080) ; Instruments et produits associés (38**) ; Technologies de l'information (357*, 367*, 48**, 3663) ; Pharmacie (2834, 2836) ; Métallurgie (33**), Equipements de transport (37**). Cette classification présente l'avantage de regrouper des activités disposant des mêmes opportunités de croissance.

7 Le Q de Tobin ne repose pas uniquement sur l’hypothèse d’un marché efficient. Comme Lubatkin et Shrieves (1986) le soulignent, le Q de Tobin permet de comprendre l’évaluation, par les investisseurs, de l’impact des décisions de gestion. Ceci nous conduit à utiliser des valeurs contemporaines du Q de Tobin et des variables indépendantes de notre modèle.

8 Les fonds propres sont calculés comme la somme de la valeur comptable des actions ordinaires plus les crédits d'impôts différés non inclus dans les dettes et portés au bilan (deferred investment tax credits).

9 Compound Annual Growth Rate

10 Le cash-flow annuel moyen des entreprises de notre échantillon impliquées dans des opérations de corporate venturing est de 3 173 M$. Les dépenses de corporate venturing représentent donc moins de 1 % de celui-ci.

11 Ce constat n’est pas imputable à un effet de structure lié au secteur d’activité des entreprises actives en cv. En effet, les Q de Tobin sectoriels moyens, calculés sur l’échantillon complet, puis sur le sous-échantillon des entreprises actives en cv sont très proches.

12 Les matrices des corrélations ont également été calculées pour les deux sous-échantillons (firmes actives en CV vs. non actives en CV). Ces matrices sont reproduites en annexe et montrent l’absence de problème grave de colinéarités entre les variables de notre étude.

13 La moyenne des vif est de 1,16. La valeur minimale est de 1,02 et la valeur maximale de 1,29.

14 Cf. statistique descriptive de cette variable.

15 À l’exception de l’industrie pétrolière.

16 La régression a également été menée sur un sous-échantillon restreint aux seules entreprises d’une taille au moins égale à la plus petite des entreprises actives en cv. Les résultats de cette régression ne diffèrent pas de ceux présentés ici.

17 Ce que montre également la matrice des corrélations 2 à 2 pour les entreprises actives en cv (cf. annexe).

18 Ces transformations sont empruntés à Berger et Ofek (1995).

19 In « La pharmacie dope sa R&D aux partenariats », Les Echos, Vendredi 16 et Samedi 17 Avril 2010.

20 In « Biotechnologies et big pharma : les règles du jeu changent », Les Echos, 18 Juin 2010.

21 « Globalizing Venture Capital », Ernst & Young, 2011.

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Table des illustrations

Légende Figure 1 - Evolutions du montant des participations des entreprises industrielles dans les JEI et de la part des capitaux propres des JEI détenue par les entreprises industrielles
URL http://fcs.revues.org/docannexe/image/1374/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 56k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Eric Braune et Bernard Grand, « Les déterminants de la création de valeur des entreprises industrielles de haute technologie : la place du pouvoir de marché et des dépenses de corporate venturing  », Finance Contrôle Stratégie [En ligne], 16-3 | 2013, mis en ligne le 03 octobre 2013, consulté le 27 juin 2017. URL : http://fcs.revues.org/1374 ; DOI : 10.4000/fcs.1374

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Auteurs

Eric Braune

INSEEC Business School

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Bernard Grand

Université de Nouvelle Calédonie, LARJE

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