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Conformisme à la norme et performance : la franchise dans le mix organisationnel

Conformism to the Norm and Performance: franchise in the Dual Distribution
Christophe Daniel, Régis Dumoulin et Claire Gauzente

Résumés

En conciliant les approches économiques traditionnelles et le néo-institutionnalisme sociologique par l’introduction du « conformisme à une norme » comme variable d’intérêt, nous en analysons l’impact sur la performance de réseaux de franchise. Á partir de données françaises recueillies sur six ans, nos résultats montrent que le non-conformisme accroît le chiffre d’affaires et diminue la rentabilité économique, mais ce uniquement jusqu’à certains seuils. Ce résultat nous permet de mesurer l’importance de cette variable pour la détermination du mix optimal entre franchise et succursalisme. Les réseaux de points de vente peuvent donc privilégier ou non le conformisme, en fonction de l’indicateur de performance poursuivi, au travers d’un objectif de volume ou de rentabilité.

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Texte intégral

Introduction

1L’organisation des réseaux de points de vente est constituée des deux formes les plus fréquentes que sont le succursalisme – la possession en propre – et la franchise. Le mix se place sur un continuum qui va de la possession complète du réseau jusqu’à la franchise totale (Shane, 1998). Le choix de la structure des réseaux de points de vente et son impact sur la performance est une question récurrente de la littérature (Perdreau et al., 2010 ; Pénard et al., 2004). Les raisons orientant le choix de la franchise dans les réseaux de points de vente sont originellement discutées dans le cadre organisationnel des théories de l’agence et de la rareté des ressources (Perryman et Combs, 2012). Pour les formes mixtes plus spécifiquement, la théorie de l’intégration limitée (Tapered Integration Theory) initiée par Harrigan (1984) puis appliquée à la franchise par Bradach (1997 ; 1998), la théorie du signal (Dant et Kaufmann, 2003) et de la théorie des droits de propriété (Windsperger et Dant, 2006) ont tenté de justifier la coexistence de deux modes d'organisation, la franchise et la possession en propre, au sein des réseaux de distribution, donnant à celle-ci une dimension stratégique.

2Ces approches théoriques proposent deux explications complémentaires quant au choix de la franchise mais ne donnent pas de réponse satisfaisante quant à sa proportion dans le réseau. Pourtant, cette interrogation tant théorique que pratique est fondamentale car elle a un impact sur la performance du réseau de distribution (Bradach, 1997 ; Burkle et Posselt, 2008 ; Cliquet, 2002 ; Combs et al., 2009 ; Heide 2003 ; Pénard et al. 2004). La proportion de franchise dans un réseau, donc la structure d’un réseau de distribution est un déterminant de sa performance économique. Notre hypothèse est que la proportion de la franchise dans le mix ne s'explique pas exclusivement par la théorie de l’agence ou par la théorie de la rareté des ressources. Elle est également dépendante de normes institutionnelles entendues comme les usages, pratiques et comportements attendus dans un environnement spécifique (DiMaggio et Powell, 1983). Á l’instar de Combs et al. (2009), nous proposons que la franchise soit en voie d’institutionnalisation, composante indissociable du réseau de distribution. La difficulté à percevoir le lien entre taux de franchise et performance laisse à penser que les décisions sur la structure du réseau obéissent à une norme d’organisation partagée par l’ensemble des acteurs et allant de soi, plutôt qu’à un calcul précis au niveau de chaque point de vente. Le néo-institutionnalisme sociologique (NIS) met en évidence d’autres explications à la structuration des réseaux parce qu’il introduit des hypothèses comportementales socialement contraintes (Barthélemy, 2011 ; Combs et al., 2009). Il permet de situer la réflexion au niveau sectoriel (Oliver, 1991), en mettant en relief les déterminants mimétiques qui poussent les managers de réseau à adopter une norme, entendue comme un mix organisationnel spécifique constitué de franchise et de succursalisme. L’introduction du niveau social enrichit alors une analyse économique centrée sur la performance de l’organisation (Roberts et Greenwood, 1997).

3Pour comprendre le lien entre la structure du réseau de distribution et sa performance, nous proposons de tester la relation entre sa performance économique et sa conformité au taux de franchise moyen du secteur, conformité instituée en norme d’organisation. Nous analysons pour la structure de chaque réseau l’effet du non conformisme à la norme institutionnelle sur la performance, mesurée au travers de deux indicateurs : le chiffre d’affaires et la rentabilité économique. Nous définissons la norme comme la structuration moyenne des points de vente du secteur (taux de franchise moyen). Nous mobilisons une base de données issue de la Fédération Française de la Franchise (FFF) sur sept secteurs d’activité et 241 points de vente en France sur une période de six années.

4Pour démontrer l’existence et la forme de la relation (causale) entre performance et conformisme au taux de franchise moyen, nous avons eu recours à la méthode économétrique, (Deephouse, 1999 ; Norman et al., 2007) pour tester la validité de nos hypothèses théoriques. Nos principaux résultats sont doubles. D’abord, ils diffèrent pour la rentabilité économique (ROA) et pour le chiffre d'affaires (CA) : le non-conformisme accroît le chiffre d’affaires et diminue la rentabilité économique. Néanmoins, ces relations sont complexes puisqu’elles ne sont valables que jusqu’à un certain seuil.

5L’article s’articule autour de quatre parties. La première synthétise les théories en usage qui expliquent économiquement le choix de la franchise. La seconde établit l’institutionnalisation de la franchise et présente nos hypothèses de recherche qui testent la relation entre la conformité à la norme et la performance des réseaux. La troisième partie développe la méthodologie hypothético-déductive retenue, la base de données utilisée et les variables nécessaires à l’opérationnalisation des modèles. Enfin, la quatrième partie présente les résultats et la discussion. Le conformisme n’a pas le même impact sur la performance selon l’indicateur retenu.

1. Structure du réseau de distribution et performance

1.1. Agence et rareté des ressources

6Au niveau organisationnel, le choix de la franchise est habituellement expliqué par la rareté des ressources et la théorie de l’agence. Pour la théorie de la rareté des ressources (Oxenfeldt et Kelly, 1969), la franchise se justifie quand les ressources financières et managériales font défaut à une entreprise en expansion. Les entreprises jeunes et de taille réduite ont des difficultés à lever des fonds et à rémunérer des managers expérimentés et connaissant leur marché. Franchiser est donc un moyen de pallier la rareté de ces ressources. La performance de la franchise s'explique par l'ancrage local des franchisés et leur connaissance fine des marchés locaux (Lafontaine, 1999) qui leur confère une faculté d'adaptation et de résistance à la concurrence supérieure au succursalisme (Perrigot et al., 2009). La franchise permet au franchiseur via des franchisés de se développer rapidement afin de peser sur les marchés plus fortement que par développement propre (Caves et Murphy, 1976). Lorsque la franchise s’est développée et que les contraintes sur les ressources rares tendent à disparaître, généralement quand les réseaux arrivent à maturité, le franchiseur souhaitera maximiser sa rente en rachetant les points de vente franchisés. Cependant, au fil des années, le constat de la persistance de la franchise dans les réseaux de points de vente a conduit à considérer que cette forme n'était pas transitoire mais stable (Cliquet, 2002 ; Lafontaine et Kaufmann, 1994 ; Lafontaine et Shaw, 2005).

7Pour la théorie de l’agence (Jensen et Meckling, 1976), le franchiseur (principal) délègue au franchisé (l’agent) une faculté décisionnelle. Les deux ont des intérêts potentiellement divergents et recherchent la maximisation de leur intérêt individuel. Bon nombre de recherches ont porté sur le contrôle du comportement des franchisés par le franchiseur (Caves et Murphy, 1976 ; Brickley et Dark, 1987 ; Lafontaine, 1999 ; Michael, 2000 ; Bürkle et Posselt, 2008). Pour l’initiateur d’un réseau, l’alternative est celle de la succursale ou de la franchise, tous deux générateurs de coûts d’agence dès lors que les buts des individus ne sont pas convenablement alignés (Rubin, 1978 ; Pénard et al., 2004). Pour Lafontaine et Kaufmann (1994) et Shane (1996), la franchise est plus performante que le succursalisme car elle est reliée à la propriété du franchisé et à son effort de maximisation du profit.

8Changeant de niveau d'analyse, d’autres travaux ont étudié la performance des réseaux de points de vente en termes de survie (Perrigot, 2008 ; Shane, 1996 ; Shane et Foo, 1999), de croissance (Yin et Zajac, 2004) ou d'efficience (Perrigot et al., 2009). La performance de la franchise est analysée en lien avec la structure des réseaux (Barthélemy, 2008). La performance d'une forme mixte peut être comparée à celle d'un réseau uniquement composé de franchises ou de succursales. Néanmoins, il est difficile d'identifier la part de la performance au sens financier du terme qui repose sur la franchise ou sur le succursalisme dans un réseau (Barthélemy, 2008).

9La théorie de la rareté des ressources et celle de l’agence traitent du choix de la franchise sous l’angle de la performance au niveau organisationnel. Elles sous-estiment l’importance de la réalité sociale dans laquelle se déroule l’action économique (Granovetter, 1985 ; Roberts et Greenwood, 1997). Les approches en termes de réseau, en ne retenant de l'environnement que son aspect sélectif et son caractère matériel, souffrent des mêmes travers.

1.2. L'apport d'une analyse néo-institutionnelle sociologique (NIS)

  • 1 Le lecteur pourra se référer à ce texte pour une analyse complète de l'apport du NIS au management (...)

10En management, le recours au NIS obéit à trois logiques. La première consiste à apporter une vision socialisée dans des phénomènes qui n’ont été étudiés jusque-là que par des théories fondées sur le fonctionnalisme, la rationalité des acteurs, le calcul et les ressources. (Roberts et Greenwood, 1997). La TNI avec ses concepts de champ organisationnel (Fligstein, 1990), de processus d’institutionnalisation (Tolber et Zucker, 1996), de mythes, cérémonies, légitimité et cognition collective (Meyer et Rowan, 1977) apporte un contrepoids social à ces visions déterministes individualistes. La deuxième réside dans l’explication de l’homogénéité et de l’isomorphisme structurel et stratégique (Deephouse, 1999) alors que les théories du management stratégique expliquent davantage la variété en défendant la différenciation (Desreumaux, 20041). Le processus d’isomorphisme est à ce titre le concept qui est le plus souvent analysé (DiMaggio et Powell, 1983). La troisième, plus récente, est d’expliquer le travail des acteurs et leur agence dans le changement et la transformation des institutions (Lawrence et Suddaby, 2006). Notre article exploite les deux premières logiques.

11Le NIS retient une définition de l'environnement ancré dans le système social, qui autorise dans une certaine mesure une conduite stratégique (Oliver, 1991). Cette stratégie ne repose alors pas uniquement sur des contraintes économiques, mais elle intègre des préoccupations liées à la recherche de conformité au modèle dominant (DiMaggio et Powell, 1983). Le NIS fournit ainsi une explication sociale aux choix structurels, qui se révèlent légitimes plutôt que performants. Dès lors, le choix de la franchise dans les réseaux de points de vente peut s'envisager autant comme une recherche de légitimité que de performance, les deux pouvant mutuellement se compléter.

12Néanmoins, les recherches s’intéressant à la franchise sous l’angle du NIS sont rares (Combs et al., 2004 ; Barthélemy, 2011). Shane et Foo (1999) examinent les effets de la légitimité cognitive – la poursuite de buts socialement désirables (Suchman, 1995) – et sociopolitique sur la survie d’un échantillon de chaînes de franchise aux USA de 1979 à 1996. Ils démontrent que la probabilité de survie de la franchise augmente avec le développement de la légitimité du franchiseur. La pérennité de la franchise apparaît ainsi liée au comportement du franchiseur qui se plie aux exigences de son environnement institutionnel.

13Combs et al. (2009) mettent en avant le caractère arbitraire du choix entre franchise et succursalisme dans l’organisation d’un réseau de points de vente et les contradictions de la littérature quant aux relations entre mix et performance. Ils montrent que des pressions institutionnelles et celles intériorisées par les managers ont une influence sur la structure du mix et donc sur le taux de franchise. Des facteurs sociaux influencent activement la franchise mais leur impact se réduit lorsque les pressions économiques augmentent. Pour Barthélemy (2011), les considérations institutionnelles permettent de relativiser l’importance d’un raisonnement basé sur la théorie de l’agence quant à la composition du mix. Lorsqu’un leader du secteur a une forte proportion de franchise dans son mix, ses concurrents tendent à suivre son exemple au détriment d'un raisonnement issu de la théorie de l'agence. L'inverse est également vérifié. Ces rares travaux suggèrent que la présence de la franchise au sein des réseaux de points de vente est une norme institutionnalisée (Combs et al., 2009). Leur proposition est le point de départ de notre problématique. L’institutionnalisation est vue comme un processus social par lequel les individus en viennent à accepter une définition partagée de la réalité sociale et acceptée comme allant de soi (taken-for-granted) : c’est la production d’une compréhension partagée sur ce qui est approprié, qui correspond à un processus de création de sens (Zucker, 1983, p. 5). Elle prédispose l’organisation à des réponses stratégiques et organisationnelles conditionnées au sein d'un même secteur. Les acteurs intériorisent une certaine représentation de leur monde qui les conduit à se limiter à une seule perspective ou à des perspectives réduites (March et Simon, 1958 ; Fligstein, 1990 ; Greenwood et Hinings, 1996).

2. Conformisme à la norme (de franchise) et performance

14La France est le leader européen de la franchise avec 1719 réseaux pour un chiffre d'affaires de 47,4 milliards d'euros en 2013 (Source FFF). Les réseaux de distribution sont soumis à une contrainte économique majeure. L’environnement concurrentiel sélectif influence fortement l’adoption d’une structure organisationnelle.

15Il est maintenant convenu de considérer les réseaux de points de vente comme des formes mixtes composées d'unités en franchise et d'unités succursales (Bradach, 1998 ; Cliquet, 2002). La question de la proportion, donc du taux de franchise n'est pas tranchée. Cette question est importante car la structure du mix organisationnel influence la performance du réseau. (Pénard et al., 2004). Lafontaine et Shaw (2005) ont montré que le taux de franchise diminue dans les premières années d'existence du réseau pour se stabiliser ensuite. Selon ces auteurs, cette évolution serait liée à un renforcement du contrôle sur le réseau de la part des franchiseurs.

16Les managers utilisent le taux de franchise dans leurs décisions stratégiques. Certains franchiseurs importants affichent ce ratio et s’y tiennent (Combs et al., 2009). D’autres invoquent l’inertie organisationnelle ou des raisons historiques qui les conduisent à ne pas le faire évoluer, voire à ne pas s’en préoccuper (Lafontaine et Kaufmann, 1994). La diversité de ces résultats et pratiques renforce la pertinence de l'interrogation sur la proportion que doit prendre la franchise dans le mix organisationnel, et l’impact de cette proportion sur la performance du réseau (Heide, 2003 ; Bürkle et Posselt, 2008 ; Perdreau et al., 2010 ; Srinivasan, 2006). La réalité sous-jacente est que l'incertitude quant à la composition du mix est la règle (Barthélemy, 2011 ; Cliquet et Pénard, 2012). Néanmoins, Lafontaine et Shaw (2005) et Pénard et al. (2004) relient cette proportion au secteur d’activité du réseau.

17Notre travail analyse la performance de la franchise dans son contexte social sectoriel. Il s’inscrit dans la lignée de Meyer et Rowan (1977) et de Zucker (1977). Empruntant aux travaux de Berger et Luckmann (1967), Meyer et Rowan ont défini l’institution comme une réalité sociale émanant des comportements et des habitudes de pensée et conditionnant l’action individuelle. L’institutionnalisation est un processus de légitimation : la constitution de mythes ou normes renforce l’apparition, l’acceptation et la diffusion de certaines structures. DiMaggio et Powell (1983) ont défini les forces isomorphiques coercitives, normatives et mimétiques qui poussent les organisations à adopter des comportements, actions ou structures similaires afin de se conformer à leur environnement. Á l'instar de Barreto et Baden-Fuller (2006) et de Barthélemy (2011), notre recherche se focalise sur l'isomorphisme mimétique : en environnement incertain, le choix de la structure d'une organisation s'opère en simplifiant l'information par comparaison aux structures d'autres acteurs (Cyert et March, 1963). Pour Abrahamson et Hegeman (1994, in Deephouse 1999), la conformité stratégique réduit à la fois le risque et les opportunités liés à l'avantage concurrentiel. Une approche cognitive de la stratégie défend l'idée qu'un consensus se développe dans l'environnement sur les stratégies les plus raisonnables ou légitimes (Deephouse, 1999).

  • 2 Le champ organisationnel est défini par DiMaggio et Powell (1983) comme l’ensemble des parties pren (...)

18L’ensemble des acteurs du champ organisationnel2 promeut une norme d’organisation qui contraint l’action des managers. Ceux-ci obéissent non seulement à des considérations économiques, mais aussi à des pressions institutionnelles isomorphiques qui restreignent l’étendue de leurs choix stratégiques et structurels (Oliver, 1991). Les structures se développent et se diffusent par imitation ou recherche de conformité, amenant une légitimité qui pourra donner un accès préférentiel à des ressources importantes et donc élever le niveau de performance de la firme (Deephouse, 1996). Dans ce cadre, la structure du mix organisationnel dans les réseaux de distribution est le fruit de pressions institutionnelles mimétiques. Le mix est alors conceptualisé comme une norme d'organisation socialement construite pour les réseaux de points de vente.

19Le mimétisme pose la question de qui imiter. Pour certains auteurs, c'est le réseau de pairs (Haundschild, 1993 ; Westphal et al, 1997), les acteurs les plus importants en taille (Fligstein, 1991 ; Haundschild et Minner, 1997), les leaders ou les entreprises les plus performantes (Haundschild et Minner 1997 ; Barthélemy, 2011), ou encore des groupes de référence (Barreto et Baden-Fuller, 2006). Nous proposons d'adopter une approche plus globale. Les managers étant influencés par leurs pairs (Haundschild, 1993 ; Norman et al., 2007), nous nous positionnons au niveau de l’industrie (Combs et al., 2009), et plus précisément dans notre étude au niveau du secteur d’activité.

20Dans un environnement très complexe et dynamique et en situation d’incertitude décisionnelle, la moyenne est l’indicateur le plus souvent mobilisé (Akerlof 1970). Á l'instar de Deephouse (1999), nous supposons que le comportement stratégique moyen constitue la norme d'organisation. DiMaggio et Powell (1983) et Scott (1995) affirment que l'écart par rapport à la moyenne est un bon moyen de mesurer la déviance par rapport à une norme institutionnelle. La moyenne est utilisée pour mesurer l'isomorphisme d'une population (Kraatz et Zajac, 1996). Le degré de conformisme à une norme est la position d'une firme par rapport à la moyenne des comportements de ses concurrents (Deephouse, 1999). Ce conformisme produit une légitimité maximale et permet l'obtention de ressources supérieures (Deephouse, 1996).

21Les managers de réseau de points de vente intègrent une norme d’organisation. Celle-ci reflète la proportion de franchise et de succursalisme dans le réseau, sur laquelle les acteurs s’entendent. Nous postulons, dans une démarche qui vise à concilier approche économique et institutionnelle, que la décision de ces managers ne repose pas uniquement sur un isomorphisme mimétique mais qu'elle est influencée par une recherche d'efficacité.

22Les réseaux de points de vente sont également contraints par des considérations économiques de recherche d'efficience. La rationalité économique est associée à la rationalité mimétique (Roberts et Greenwood, 1997). Bien que la notion de performance ne soit pas centrale dans le NIS, supplantée qu’elle est par celle de légitimité (Meyer et Rowan, 1977), certains auteurs ont tenté de relativiser cette opposition. Pour Tolbert et Zucker (1996, p. 176), recherche de performance économique et recherche de légitimité institutionnelle sont les deux extrêmes d’un continuum décision-action. Plutôt qu’un continuum, Roberts et Greenwood (1997) les assimilent dans une perspective d’efficience sous contraintes : l’adoption d’une structure organisationnelle entraîne la recherche de la performance sous des contraintes institutionnelles et cognitives. Se conformer à une norme d'organisation ne permet pas seulement d'avoir accès à des ressources supérieures, mais également d'adopter une stratégie et une structure qui ont fait leurs preuves (Westphal et al., 1997 ; Heugens et Lander, 2009). Même si les manœuvres ne sont pas toujours délibérées (Kennedy et Fiss, 2009), Heugens et Lander (2009) montrent, à partir d'une méta-analyse, que la conformité augmente la performance économique des organisations.

23Pour Barthélemy (2011) traitant spécifiquement de la franchise, les considérations institutionnelles atténuent un arbitrage issu de la théorie de l'agence quant à la composition du mix. Ainsi, les réseaux de points de vente opèrent dans des environnements à la fois concurrentiels et institutionnels. Imiter les réseaux les plus performants devient un acte rationnel qui permet d’économiser sur les coûts d’information et de veille stratégique, apporte de la légitimité à l’imitateur et lui autorise l’accès plus facile à des ressources notamment financières ou managériales. La survie à long terme du réseau peut être assurée au détriment de la performance financière à court terme. Pour l’auteur, le développement d’un réseau doit savoir obéir à des considérations tant économiques que de légitimité.

24L’enrichissement croisé des approches économiques et NIS nous permet de postuler que devant la difficulté à définir un taux de franchise précis, les managers intériorisent, sous les pressions isomorphiques mimétiques, une composition du mix socialement définie et performante. Il en résulte l’hypothèse H1 :

H1 : le non-conformisme du réseau de distribution, mesuré par un écart à la norme du secteur, diminue la performance.

25Le cadre théorique du NIS donne à la norme une importance forte en tant que source d’explication des comportements et des résultats (Deephouse, 1999 ; Norman et al., 2007). Dans la perspective institutionnelle, avancer la pertinence de l’écart à la norme revient à comparer la valeur respective d’un indicateur brut (le taux de franchise) à un indicateur relatif (l’écart à la norme sectorielle) et donc de confronter les vertus explicatives et prédictives de ces deux types variables. Si nous supposons qu’il existe une norme à laquelle nous pouvons associer un écart-type, mesure de la dispersion autour de la norme, nous pouvons affirmer la prédominance du conformisme à la norme sur la norme elle-même. Il en résulte l’hypothèse H2 : 

H2 : La conformité à la norme, taux de franchise moyen du secteur est un indicateur plus approprié que le taux de franchise moyen pour expliquer la performance du réseau de points de vente.

3. Méthodologie

26Dans le NIS, les approches historiques s'imposent du fait de l'historicité inhérente à la dynamique des institutions (DiMaggio et Powell, 1983 ; Meyer et Rowan, 1977). D'autres approches empiriques sont néanmoins utilisées : approche en coupe instantanée par administration de questionnaires, études de cas triangulées et/ou longitudinales, démarches expérimentales (Zucker, 1977). Cependant, pour Tolbert et Zucker (1996, p. 184-185), l'étude NIS des organisations doit passer par le développement de mesures plus directes qui constitueraient une aide pour le test de la théorie. La présente recherche développe des hypothèses testables par une méthodologie quantitative qui pose la question de l'opérationnalisation des variables de conformisme à la norme et de performance économique (Finkelstein et Hambrick, 1990 ; Deephouse, 1999 ; Norman et al., 2007).

3.1. Données et variables

27Perdreau et al. (2010) soulignent la rareté des analyses multisectorielles portant sur des échantillons européens de réseaux de points de vente. La FFF dispose des comptes de la plupart des réseaux de franchise adhérents. Ces données ont été complétées par la collecte des informations comptables pour des réseaux de franchise non adhérents ainsi que pour des réseaux succursalistes (via Infogreffe). Cet échantillon compte 140 réseaux de points de vente sur une période d’observation comprise entre 1999 et 2004, soit 6 ans.

28Nous modélisons l’effet instantané d’une variation du non-conformisme de l’année t sur la performance de l’année t. Les données analysées par Deephouse (1999) portent sur 8 ans, et celles de Norman et al. (2007) concernent deux périodes de 6 ans qui sont comparées mais ne se cumulent pas. En outre, dans nos estimations économétriques, nous avons intégré l’ancienneté du réseau et celle de l’enseigne comme variables de contrôle. Les anciennetés prises en compte dans notre étude sont de plus de 20 ans en moyenne (cf. tableau 2). Ces variables d’ancienneté permettent de tenir compte de manière indirecte d’effets plus anciens.

29En plus des aspects temporels, nous analysons la variabilité du Non-Conformisme à la Norme d’un secteur à l’autre. Les comparaisons intersectorielles portant sur la franchise en Europe sont très rares (Perdreau et al., 2010). En effet, la plupart des autres études ne concernent qu’un seul secteur : les banques pour Deephouse (1999), les compagnies aériennes pour Norman et al. (2007).

30Ces éléments d’information sont complétés par l’intégration dans la base de données des caractéristiques de chaque réseau : nombre de point de vente total, nombre de points de vente en franchise et en succursale. L’intégration de variables de contrôle est également réalisée afin de prendre en compte les influences sectorielles et macro-économiques sur les variations de performance.

31Au total, notre échantillon compte 45 % de réseaux de franchise adhérents à la FFF et 55 % de réseaux non adhérents. Il présente des caractéristiques sectorielles qui s'écartent peu de la structure de la population de base en franchise (voir tableau 1).

Tableau  - Répartition sectorielle de l'échantillon

Secteurs

 % dans l'échantillon

(N =150)

 % dans la population de base (source FFF)

Equipement de la personne

16

19,56

Hôtels et restaurants

14

12,67

Alimentation

10

10,46

Autres commerces de détail

10

13,22

Equipement de la maison

10

12,95

Automobile

5

3,31

Services

35

27,82

TOTAL

100

100

32L’écart à la norme. Deephouse (1999, p 155) définit la variable d’isomorphisme pour une année donnée comme la somme des écarts, en valeur absolue, entre chaque stratégie de chacune des banques et la moyenne du secteur bancaire. Ces écarts sont en outre réduits à la même unité de mesure en les divisant par l’écart-type associé. Cette variable d’isomorphisme est donc une variable centrée-réduite qui, d’après Deephouse citant DiMaggio et Powell (1983) et Scott (1995), est la formule la plus adéquate pour mesurer le conformisme à une norme institutionnelle. Cette approche de la norme est également présente dans Norman et al. (2007).

33Dans notre étude, le mode d'organisation préférentiel du réseau est approché au travers d'un indicateur simple construit sur le rapport entre le nombre de points de vente en franchise et le nombre total de points de vente. Cet indicateur est par la suite retenu pour construire l’indicateur de Non-Conformisme à la Norme (NCN) qui, une fois transposée la formule de Deephouse (1999), s’écrit comme suit : 

34La variable NCN mesure donc le non-conformisme dans le comportement de la firme. Nous calculons pour chaque réseau, pour chaque année, en valeur absolue, son écart à la moyenne en termes de taux de franchise. Au total, ce mode de calcul permet de disposer, selon les analyses et le nombre de variables introduites, de 149 à 271 observations. Dans notre échantillon, la valeur moyenne de NCN est de 0,85. Sa valeur médiane est de 0,83 : les comportements de conformisme sont plus fréquents que les comportements de non-conformisme.

35La performance. Nous avons montré la compatibilité du NIS avec la performance économique. Celle-ci est appréhendée par deux indicateurs. Le premier est la rentabilité économique ou « Return On Assets » (ROA) qui mesure la performance globale du réseau (Barreto et Baden-Fuller, 2006 ; Barthélemy, 2008 ; Deephouse, 1999 ; Norman et al., 2007). Le second est le chiffre d’affaires (CA), indicateur volumique utilisé pour mesurer la performance de la franchise (Shane, 1998 ; Perrigot, 2008). Le CA traduit un choix stratégique qui reflète une performance de marché plutôt que financière. Il est complémentaire du ROA. Ces indicateurs, issus des comptes sociaux sur la période 1999-2004, sont calculés selon les formules exposées dans le tableau 2.

Tableau  - Statistiques descriptives des variables

Variable

Définition

(Nb d’Obs.)

Moyenne

(Ecart-type)

Min

Max

Variables

expliquées

CA

Chiffre d’affaires / 106

(551)

0,3319.106 €

(1,6686)

0,000089

16,53

ROA

Rentabilité économique = résultat économique / actif économique (555)

5,1639 €

(14,4332)

-159,6385

147,03

Variables

Individuelles explicatives

NCN

« Non-Conformisme à la Norme » (510)

0,8546

(0,4606)

0

2,29

ANC,Enseigne

Ancienneté de l’enseigne en années (584)

27,8698

(24,6158)

2,00

182,00

ANC,Réseau

Ancienneté du réseau en années (521)

20,8733

(12,2449)

1,00

70,00

TOTAL,PV

Nombre de points de vente dans le réseau (508)

546,7185

(1541,22)

7,00

12774

TxF

Taux de franchise sectoriel en France (557)

51,71

(37,65)

0

100

Variables

Explicatives macroéconomiques

(INSEE)

PCONSO

Indice des prix à la consommation (en % par rapport à l’année précédente)

(745)

1,7024

(0,4959)

0,50

2,10

TX,INVEST

taux d’investissement des entreprises (FBCF/VA) (745)

18,9795

(0,6176)

18,20

19,80

OPINDRETAIL

attentes du secteur distribution en termes d’activité (745)

-16,9819

(14,0023)

-36,50

4,67

OP,MÉNAGES

indice d’opinion des ménages (745)

-8,3286

(10,0036)

-22,00

4,33

EP,MÉNAGES

taux d’épargne des ménages en % (745)

15,7669

(0,5959)

15,00

16,80

36Les variables de contrôle. Suivant les préconisations de Deephouse (1999), nous retenons l’ancienneté de l’entreprise (aux niveaux réseau et enseigne : ANC.Enseigne et ANC.Réseau), sa taille (TOTAL.PV) ainsi que la valeur des indicateurs de performance en t-1 (CAt-1 et ROAt-1). Nous intégrons également différentes variables macro-économiques susceptibles d’entraîner des variations de performance. Issus des statistiques de l’INSEE, les indicateurs suivants sont retenus : l’indice des prix à la consommation (PCONSO), le taux d’investissement des entreprises (TX.INVEST), les attentes du secteur distribution en termes d’activité (OPINDRETAIL), indice d’opinion des ménages (OP.MÉNAGES) ainsi que le taux d’épargne des ménages (EP.MÉNAGES).

3.2. Tests d’hypothèses et méthodes d’estimation

37Pour tester l’hypothèse 1, selon laquelle la conformité à la norme est source de performances, les données sont analysées grâce à la construction de différents modèles économétriques. Les équations ont la forme suivante :

38Le vecteur X est composé des variables de contrôle.

39Y correspond soit à la Rentabilité Economique (ROA), soit au Chiffre d’Affaires (CA).

40Les termes v, w et u sont les termes d’erreur suivant une loi N(0,σ²).

  • 3 Comme il s’agit des résultats que nous obtenons, nous avons choisi de ne pas reproduire les résulta (...)

41Si, dans les équations (b) ou (c), les coefficients estimésou sont significativement non nuls, le modèle (a) est alors rejeté au profit des autres modèles3. Ainsi, plus le réseau de points de vente se différencie de la norme stratégique et organisationnelle, plus la performance économique est affectée dans un sens ou dans l’autre.

  • 4 Un modèle cubique avec NCN3 a été testé, et il est rejeté.

42Á la suite de Deephouse (1999) puis de Norman et al. (2007), nous étudions la linéarité de la relation : si le coefficient estimé est significativement non nul, le modèle (c) est préféré au modèle (b)4. Dans ce cas, nous analysons si la relation entre conformisme et performance est monotone, (toujours soit croissante, soit décroissante), ou non monotone (auquel cas la relation a la forme d’un U ou d’un U renversé). Dans ce dernier cas, il existe deux valeurs de NCN qui procurent le même niveau de performance.

43Pour tester l’hypothèse 2 selon laquelle l’écart à la norme est un meilleur prédicteur de la performance que le simple taux de franchise, nous comparons le pouvoir explicatif de la performance du modèle (c) à celui d’un modèle (c’) dans lequel les variables NCN et NCN² sont remplacées par les variables « Taux de franchise» et sa variable quadratique. L’équation est : 

  • 5 Nous avons aussi utilisé le modèle ARCH sans retard. Cette méthode, moins habituelle, suppose que l (...)

44Pour estimer les coefficients des variables indépendantes sur la performance, plusieurs méthodes ont été retenues. D’abord, la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) a été appliquée. Elle a le plus souvent révélé des problèmes d’autocorrélation ou d’hétéroscédasticité des résidus que nous avons choisis de corriger par la méthode des Moindres Carrés Pondérés (MCP) en utilisant comme pondération les variables retardées Yi,t-1. Cette méthode permet de corriger une première forme d’hétéroscédasticité qui est due à l’endogénéité d’une variable explicative. Elle est repérée grâce aux tests de White ou de Breusch-Pagan5.

4. Principaux apports de la recherche

4.1. Les résultats

45Les principaux résultats des estimations sont reproduits dans le tableau 3.

Tableau 3 - Estimations de la performance

Estimation de la rentabilité économique ROA

Estimation du Chiffre d’Affaires

MCP (poids : ROA t-1)

MCP (poids : CA t-1)

Modèles

b

c

Modèles

b

c

Constante

-20,89

(174)

-31,51

(171,3)

Constante

-50,4257

(750,2)

-53,0545

(719,8)

NCNt

2,22

(2,12)

-15,08**

(6,52)

NCNt

7,101***

(0,76)

14,740***

(1,75)

NCNt²

10,19***

(3,64)

NCNt²

-5,778***

(1,20)

ANC,Enseigne

-0,056

(0,047)

-0,0563

(0,046)

ANC,Enseigne

-0,0078

(0,0070)

-0,00202

(0,00685)

ANC,Réseau

-0,162 *

(0,09)

-0,146

(0,089)

ANC,Réseau

0,0515**

(0,026)

0,030489

(0,0254)

TOTAL,PV

-0,0005

(0,0007)

-0,0003

(0,0007)

TOTAL,PV

0,0146***

(0,0009)

0,0133***

(0,0009)

ROA t-1

-0,1415

(0,109)

-0,1338

(0,107)

CA t-1

0,3810***

(0,0715)

0,358***

(0,0688)

Pconso

4,9603

(10,27)

3,5817

(10,11)

Pconso

-4,068

(45,82)

-4,29982

(43,97)

TX,Invest

-1,683

(4,98)

-1,241

(4,91)

TX,Invest

1,5429

(9,59)

0,6717

(9,20)

Ep,Ménages

4,1439

(9,27)

4,727

(9,12)

Ep,Ménages

1,143

(43,81)

2,389

(42,04)

Opindretail

1,103

(1,66)

1,178

(1,63)

Opindretail

-0,105

(8,199)

0,0359

(7,86)

OP,Ménages

-1,257

(2,56)

-1,421

(2,52)

OP,Ménages

-0,0868

(12,81)

-0,271

(12,29)

Nb,OBS

219

219

Nb,OBS

267

267

R² ajusté

(log Vraisem,)

0,0555

0,0855

R² ajusté

(log Vraisem,)

0,7548

0,7743

Ecart-types des coefficients ou probabilités critiques entre parenthèses.

* significatif au seuil de 10 %, ** significatif au seuil de 5 %, *** significatif au seuil de 1 %.

  • 6 Le seul résultat différent obtenu par la méthode ARCH par rapport à la méthode MCP concerne la corr (...)

46Le test de White rejette toujours l’hypothèse nulle d’homoscédasticité (p < 0,001), tandis que le test de Breusch-Pagan l’accepte, mais uniquement pour la rentabilité6. Pour le CA, l’hétéroscédastiticité de première forme est rejetée par ce test, mais seulement au seuil de 1 % et dans le modèle ARCH. Les différentes méthodes d’estimation n’ont donc pas corrigé de manière convaincante le biais d’hétéroscédasticité de première forme par rapport aux MCO. En revanche, les tests du multiplicateur de Lagrange et du portemanteau acceptent l’hypothèse d’homoscédasticité dans tous les modèles de la rentabilité économique, et dénotent une correction efficace de l’hétéroscédasticité (de deuxième forme) pour l’explication du CA (modèle AR au seuil de 5 % -non présenté dans le tableau 3-).

47L’autre biais possible, l’autocorrélation des résidus, a été détecté à l’aide d’un t-test de Durbin. Il a été corrigé dans tous les modèles par les méthodes des MCP et AR, mais pas dans les modèles ARCH pour le CA (p < 1 %).

  • 7 En outre, la racine de l’erreur quadratique moyenne, le RMSE, est plus faible dans le modèle (c) qu (...)
  • 1

48Le modèle (c) est le plus pertinent pour tester l’hypothèse H1 : les coefficients de NCN² sont significativement différents de 0 au seuil de 1 %, la relation est non linéaire et le modèle (b) est rejeté au profit du modèle (c). Le modèle (c) est plus prédictif que le modèle (b). Il permet en effet d’expliquer 8,5 % de la variance de la rentabilité économique, ce qui est sensiblement plus que les modèles (a) et (b), et 77 % de la variance du chiffre d’affaires7. Par conséquent, nous utilisons le seul modèle (c) pour tester nos hypothèses8. Il faut néanmoins remarquer que ces modèles expliquent beaucoup plus la variance du CA que celle de la rentabilité. Comparé aux modèles (a), l’introduction de la variable d’intérêt NCN dans les modèles (b) n’augmente pas les r², mais rajouter NCN² dans les modèles (c) augmente de manière importante le pouvoir explicatif du modèle.

49Plus fondamentalement, les résultats relatifs aux relations entre la variable d’intérêt NCN et la performance économique peuvent être mieux visualisés à la lecture des graphiques 1 et 2. Les valeurs numériques moyenne et optimale calculées pour la variable NCN correspondent aux relations mises en lumière dans le tableau 3 (modèles c). Ils permettent de visualiser les zones dans lesquelles l’hypothèse H1 est validée : ce sont les parties décroissantes des courbes des graphiques 1a et 2a.

Graphiques et 2 : les relations entre le non-conformisme et les variables de performance (CA et ROA)

Graphiques  et 2 : les relations entre le non-conformisme et les variables de performance (CA et ROA)

L’échelle n’est pas respectée.

50D’après les modèles (c), on obtient, par la méthode des MCP, les valeurs suivantes :

51Pour ROA, NCN* = 0,76 (point B sur le graphique 1a). C’est la valeur de NCN qui minimise la rentabilité économique.

52Pour CA, NCN* = 1,06 (point F sur le graphique 2a). C’est la valeur qui maximise le CA.

53Or, la valeur moyenne de NCN est de NCN = 0,85. 

54Le modèle cubique ayant été rejeté, la courbe reliant la variation de la performance (sur les graphiques 1b et 2b) et NCN est une droite. Pour ROA, de fortes variations correspondent à des niveaux de ROA élevés (points A’ et C’ sur le graphique 1b). Pour le CA, de fortes variations correspondent à des niveaux faibles de CA (points E’ et G’ sur le graphique 2b).

55Nous trouvons que, lorsque les coefficients NCN sont significatifs, ils sont négatifs pour NCN et positifs pour NCN² dans les modèles de rentabilité, tandis que la situation est inverse pour les modèles de CA : chaque écart à la norme accroît le CA à un taux décroissant (jusqu’à un certain seuil, le point F sur le graphique 2a) et diminue la rentabilité économique à un taux croissant (jusqu’à un minimum, le point B). Les résultats obtenus ont des propriétés uniquement locales, car la relation entre NCN et la performance économique n’est pas monotone. Ainsi, la différenciation – ou la conformité - n’augmente pas toujours la performance : par exemple, entre les points F et G sur le graphique 2a, une trop grande différenciation diminue le CA. De même, une trop faible différenciation diminue la rentabilité (entre A et B sur le graphique 1a). Cela accrédite l’idée selon laquelle l’impact d’un écart à la norme n’est pas uniforme sur les indicateurs de performance.

  • 9 De même, pour les modèles AR(3) et AR(5), l’impact du taux de franchise (et de sa variable quadrati (...)

56Pour tester l’hypothèse 2, nous comparons les résultats des modèles (c) et (c’). Dans le modèle (c’) qui estime le CA, l’impact du taux de franchise est non significatif (MCO) ou négatif. Dans ce dernier cas, le modèle (c) (avec NCN) a un pouvoir explicatif plus élevé que le modèle (c’) (avec le taux de franchise). Dans les estimations de la ROA, les coefficients du taux de franchise sont tous non significatifs9. Par conséquent, l’hypothèse H2 selon laquelle l’indicateur NCN est plus pertinent pour expliquer la performance que le taux de franchise du secteur est validée. La prise en compte de la conformité permet de mieux prédire la performance du réseau que la seule considération du taux de mixité.

4.2. Discussion

57Les recherches visant à comprendre la structure des réseaux de distribution sous l’angle du néo-institutionnalisme sociologique sont rares (Combs et al., 2009 ; Barthélémy, 2011). Dans la perspective NIS, nous avons testé la relation entre la performance économique du réseau de franchise et la position de ce réseau par rapport au taux de franchise moyen de son secteur. Cette hypothèse suggère donc que les origines de la performance ne se situent pas exclusivement dans l’optimisation de ressources objectives mais également dans la bonne appréhension, consciente ou non, des usages et des normes sociales de son environnement. En mettant en évidence que le conformisme moyen d’un réseau influence (de manière non linéaire toutefois) ses performances objectives, cette recherche nourrit et consolide les prédictions du cadre théorique néo-institutionnaliste.

58Deux résultats principaux peuvent être mis en évidence. D’abord, en termes de rentabilité, nos résultats sont partiellement différents de ceux de Deephouse (1999) pour qui une faible différenciation engendre de meilleures performances. Même si nous obtenons le même type de relation pour des niveaux de NCN inférieurs à la moyenne (entre les points A et B sur le graphique 1a), les courbes se retournent ensuite : les relations sont à la fois non linéaires et non monotones. Ainsi, contrairement à Deephouse, nous trouvons qu’entre B et C (graphique 1a), la relation est positive entre ROA et NCN. Une forte différenciation augmente la rentabilité économique.

59Nous mettons également en évidence une relation inverse entre, d’une part le conformisme et l’indicateur volumique (CA) et d’autre part, le conformisme et l’indicateur d’efficacité (ROA). Ainsi, les graphiques 1a et 2a présentent des courbes symétriquement opposées. Ce point est le résultat le plus marquant de notre recherche. Une variation infinitésimale du Non-Conformisme à la Norme (NCN) en un point proche de E (où l’écart à la norme est modéré) va beaucoup plus impacter le CA qu’en un point proche de F (où l’écart à la norme est plus élevé). Mais, en termes de niveau et non plus en termes de variation, la performance (le CA) est plus faible à proximité de E que de F.

60Nous pouvons donc affirmer que la relation entre conformisme et performance est plus complexe car elle varie en fonction de l’indicateur choisi (performance de marché – CA – ou performance financière – ROA) et que plusieurs niveaux de non-conformisme donnent des performances similaires, la pente des courbes signalant le caractère vertueux ou non des positionnements des réseaux de franchise.

61Nos résultats permettent de tirer certaines conclusions en matière de choix du mix, proportion de franchise et de succursalisme au sein des réseaux de points de vente. Au regard des graphiques 1b et 2b, un même niveau de performance peut être atteint pour deux niveaux différents de NCN. Il existe donc deux stratégies possibles pour les managers de réseaux, matérialisées par une zone de conformisme et par une zone de différenciation. Pour atteindre une rentabilité économique élevée, il faut appliquer à l’extrême la stratégie d’organisation choisie : soit se conformer à la norme (au point A) soit s’en différencier fortement (au point C). Mais cette structuration entraîne une contrainte en termes de chiffre d’affaires puisque l’impact sur CA est inverse. Ainsi, une structuration bien nette du réseau – forte conformité ou forte différenciation à la norme – a un effet positif plus important sur ROA que sur CA. Pour celui-ci au contraire, il vaut mieux adopter une structuration « médiane », plus nuancée, plus proche de l’optimum NCN*.

62En conséquence, nos résultats permettent de prédire l’existence d’un arbitrage entre conformisme et différenciation et l’adoption d’une structuration optimale en NCN*. Pour ROA, il convient pour le réseau de s’éloigner du point B (graphique 1a) tandis que pour le CA, le réseau doit se rapprocher du point F (graphique 2a). Ce résultat constitue un apport eu égard à la difficulté des théories traditionnelles à proposer un écart indicatif ou optimal à la norme, donc un taux de franchise performant au sein du mix. On observe ainsi que le non-conformisme moyen observé dans notre échantillon (NCN) se situe dans la zone de différenciation pour ROA et dans la zone de conformisme pour CA, c’est-à-dire dans les deux parties croissantes des courbes où la variation de la performance est positive (graphiques 1a et 2a). Et donc, à défaut de valeur précise du mix, nous préférons déterminer une zone d’efficience.

63De manière corollaire, en partant deNCN, il faut réduire le conformisme (ou augmenter la différenciation) pour augmenter à la fois la rentabilité économique et le chiffre d’affaires (jusqu’au point F pour ce dernier – graphique 2a). La visualisation graphique permet également de remarquer que les comportements moyens des réseaux de notre échantillon sont sous-optimaux quant à l’obtention du chiffre d’affaires (NCN< NCN*) mais en contrepartie ils permettent l’obtention d’une rentabilité supérieure au minimum de la fonction (NCN* >NCN).

64Le niveau d’analyse du secteur industriel est pertinent et témoigne d’un positionnement conscient ou inconscient, par rapport à la norme, sur la « bonne façon de faire ». Il est intéressant de noter que ce positionnement sur la partie vertueuse des courbes pour l’ensemble des réseaux de points de vente peut être un indice de la dynamique d’institutionnalisation de la franchise. Cette manière de se structurer sous contraintes institutionnelles conduit à une bonne performance qui, même si elle n’est pas optimale, renforce l’idée que cette proportion de franchise NCN* est certainement ce vers quoi les points de vente devraient tendre en matière de chiffre d’affaires.

65Sur le plan managérial, puisque dans notre échantillon les firmes n’apparaissent pas exclusivement guidées par la croissance (comportement sous-optimal en termes d’obtention de chiffre d’affaires) et qu’est mis en lumière un comportement inverse entre l’indicateur volumique (CA) et l’indicateur d’efficacité (ROA), on peut suggérer qu’en fonction de la stratégie poursuivie, les réseaux privilégieront le conformisme ou le non-conformisme à la norme. Les réseaux plutôt jeunes, fragiles car manquant de ressources (Shane 1996) privilégieraient la différenciation moyenne, développant le chiffre d’affaires et sa croissance pour atteindre une masse critique et une forte visibilité sur le marché. Ils développeraient ainsi leur légitimité et la performance à long terme (Barthélemy, 2011). Les réseaux plus mûrs rechercheraient avant tout la rentabilisation de leurs efforts au travers de la conformité à la norme ou au contraire à sa forte différenciation.

66Du point de vue méthodologique, l’ensemble des résultats obtenus propose une voie d’opérationnalisation de la norme et de déviation à la norme. Il s’agit d’un point dont l’importance a été soulignée par Tolbert et Zucker (1996). Cette démarche d’opérationnalisation repose sur l’évaluation de l’écart à la moyenne des pratiques observables et mesurables. Appréhender la norme par l’intermédiaire de ce qui est mesurable est naturellement une contrainte et une limite. Des éléments intangibles, de nature plus qualitative, n’ont pas été intégrés. En outre, d’un point de vue calculatoire, retenir comme indicateur de la norme la valeur moyenne des pratiques en place n’est pas la seule option possible (Deephouse, 1999 ; Norman et al. 2007).

67Plus fondamentalement, cette réflexion pratique soulève le problème de la définition de la norme. En situation d’incertitude, la moyenne est l’indicateur le plus souvent mobilisé (Akerlof, 1970). La norme n’est pas la moyenne, mais la moyenne est un proxy de la norme. Dans une perspective néo-institutionnelle, deux notions de norme peuvent coexister : une notion positive et une notion normative. La première notion est une référence observable, un point focal : dans notre étude, c’est le taux de franchise moyen d’un secteur donné. La seconde notion est une référence vers laquelle il faut tendre (NCN* pour le CA), ou de laquelle il faut s’éloigner (NCN* pour ROA) ; c’est une norme non observable sur laquelle les réseaux observés se positionnent de fait de manière vertueuse. Dans la réalité, la norme est le mix qui va permettre d’avoir un niveau de performance acceptable. Se référer à la première notion de norme peut permettre d’atteindre la norme optimale. De la même façon, la norme peut être en concurrence avec d’autres critères normatifs, présents à différents niveaux d’analyse (le secteur d’activité ou le niveau multisectoriel).

68Enfin, il est possible que le chiffre d’affaires et la rentabilité économique affectent également le comportement de conformisme ou de différenciation et que la relation causale entre conformisme et performance joue dans les deux sens : la variable NCN peut alors être endogène. Ainsi, le niveau observé ou le niveau attendu de CA ou de ROA peut expliquer le niveau du NCN. Enfin, en situation de concurrence imparfaite, le comportement de chaque firme peut modifier NCN et donc la norme elle-même. Il serait vraisemblablement intéressant d’analyser l’impact des décisions d’organisation passées, donc la conformité passée, sur la conformité présente.

69Conclusion

70En supposant que les franchiseurs fondent l’évaluation de leur environnement sur la norme institutionnelle de la forme plurielle du mix entre franchise et succursalisme, et qu’en situation d’incertitude, cette norme est définie comme la moyenne du taux de franchise du secteur, nous avons montré que la conformité à la norme a un impact sur la performance plus important que la norme elle-même. En effet, l’existence de la norme n’implique pas nécessairement que l’on s’y conforme (Oliver, 1991). De cette manière, nous contribuons au rapprochement entre théories traditionnelles de la franchise et théorie institutionnaliste sociologique, et déplaçons le niveau d’analyse du mix optimal du niveau stratégique au niveau organisationnel.

71La discussion a permis de mettre en évidence un coût de la recherche de la différenciation légitime (optimale), résultant du comportement des firmes sur le segment de la norme. Une exploration plus détaillée de ces coûts s’impose. A l’évidence, chiffre d’affaires et rentabilité économique ne sont pas les seuls indicateurs de performance possibles, et la prise en compte de la dimension cognitive des acteurs ou des asymétries d’information relative à la norme ouvre la porte à de futures recherches. Comme le suggèrent Combs et al. (2009), il sera en particulier intéressant d’étudier l’importance de l’ancienneté du réseau et des comportements passés sur la relation entre conformisme et performance.

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Annexe

La méthode traditionnelle des Moindres Carrés Pondérés (MCP, méthode 2 dans le tableau 3) consiste d’abord à identifier une variable responsable de l’hétéroscédasticité ou de l’auto-corrélation des résidus (grâce à des représentations graphiques de la distribution des résidus), puis à l’utiliser comme pondération dans la matrice des variances - covariances. Dans notre étude, il s’agit de la variable de performance retardée en t-1. Cette méthode des MCP est un cas particulier de la méthode des Moindres Carrés Généralisés (MCG), souvent utilisée lorsqu’il n’est pas possible de procéder à cette identification de manière précise : la variable de pondération n’est pas ici une variable spécifique, mais Y la valeur prédite de la performance. Les résultats que nous avons obtenus par les MCG sont similaires à ceux issus des MCP. Il existe aussi deux autres méthodes de correction des biais lorsqu’il n’est pas possible d’identifier la variable responsable de cette hétéroscédasticité (Greene 2003). La première consiste à instrumenter les résidus (méthode des Moindres Carrés Quasi-Pondérés). Dans notre étude, il n’y a pas suffisamment de variables pour appliquer cette méthode. Une méthode dérivée est un modèle ARCH (« Autoregressive Conditional Heteroscedasticity ») non spécifié et sans retard -méthode 3 dans le tableau 3-. Le modèle est le suivant :

(d) est la forme réduite de (c). z est le vecteur de toutes les variables explicatives dans (c). Dans ces modèles, la variance des résidus peut dépendre soit de la valeur prédite de Y, soit de la valeur prédite d’une liste de variables explicatives z. Dans un modèle ARCH non spécifié et sans décalage, nous choisissons toutes les variables de z : la variance conditionnelle ht dépend de la valeur prédite z’it.ui. Par conséquent, la variable pondérée n’est plus une variable particulière comme pour la méthode des MCP, mais la valeur estimée Y et donc des résidus eux-mêmes. Nous supposons que f est une fonction linéaire, et nous avons la relation suivante :

Les coefficients a0 et a1 correspondent aux coefficients de HET0 et HET1 dans le tableau 3. Ils sont significatifs au seuil de 1 % et positifs.

Les modèles AR à Erreurs Autorégressives (méthode 4 dans le tableau 3) permettent de corriger l’hétéroscédasticité temporelle. Le modèle AR(1) suppose l’existence d’un seul décalage sur les résidus eit :

Un modèle AR d’ordre 1 a été testé. Les résultats sont proches de ceux obtenus par les MCO, même si les r² ajustés sont plus élevés (3,5 % dans les modèles de rentabilité et 15 % dans les modèles de CA). Les tests LM et Q ne rejettent pas la présence d’hétéroscédasticité.

Les modèles AR d’ordre supérieur à 1 supposent que le résidu actuel dépend des résidus de plusieurs périodes précédentes. Nous avons également testé ce type de modèles. Nous avons retenu les modèles AR(3) et AR(5) – voir le tableau 3 -. L’hétéroscédasticité est corrigée (au seuil de 5 %) dans le modèle du CA, et les coefficients des variables d’intérêt NCN et NCN² sont significatifs et possèdent les signes attendus.

Nous avons aussi appliqué les modèles ARCH(p) et GARCH (p,q) et les combinaisons des modèles AR et ARCH ou GARCH, mais ils ne fournissent pas bons résultats.

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Notes

1 Le lecteur pourra se référer à ce texte pour une analyse complète de l'apport du NIS au management stratégique.

2 Le champ organisationnel est défini par DiMaggio et Powell (1983) comme l’ensemble des parties prenantes à une activité socio-économique (voir Fligstein, 1990)

3 Comme il s’agit des résultats que nous obtenons, nous avons choisi de ne pas reproduire les résultats des modèles (a) dans le tableau 3.

4 Un modèle cubique avec NCN3 a été testé, et il est rejeté.

5 Nous avons aussi utilisé le modèle ARCH sans retard. Cette méthode, moins habituelle, suppose que la variance des erreurs dépend d’une constante et de la valeur prédite de Yi,t. Elle permet aussi de corriger une deuxième forme d’hétéroscédasticité qui survient lorsque la volatilité présente dépend de la volatilité passée. Elle est détectée par le test du multiplicateur de Lagrange (LM test) ou par le test du portemanteau (Q test). Le modèle AutoRégressif avec retards (AR) a également permis de corriger cette deuxième forme d’hétéroscédasticité. Les meilleurs résultats sont obtenus à l’aide des modèles AR avec des retards de 3 ou 5. Nous n’avons pas retenu ces modèles pour alléger la présentation des résultats, mais les estimations fournissent généralement des résultats convergents avec ceux présentés dans le tableau. Pour une explication simplifiée de ces méthodes, voir annexe. Les résultats sont disponibles auprès des auteurs.

6 Le seul résultat différent obtenu par la méthode ARCH par rapport à la méthode MCP concerne la correction de l’hétéroscédasticité : le test de Breusch-Pagan rejette l’hypothèse d’hétéroscédasticité au seuil de 5 % (p = 0,0611) pour le modèle (c) de la rentabilité, alors que la méthode MCP ne la rejetait qu’au seuil de 1 % (p =0,0221).

7 En outre, la racine de l’erreur quadratique moyenne, le RMSE, est plus faible dans le modèle (c) que dans les modèles (a) et (b).

8

9 De même, pour les modèles AR(3) et AR(5), l’impact du taux de franchise (et de sa variable quadratique) sur CA ou sur ROA n’est pas significatif.

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Table des illustrations

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Titre Graphiques et 2 : les relations entre le non-conformisme et les variables de performance (CA et ROA)
Légende L’échelle n’est pas respectée.
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Pour citer cet article

Référence électronique

Christophe Daniel, Régis Dumoulin et Claire Gauzente, « Conformisme à la norme et performance : la franchise dans le mix organisationnel », Finance Contrôle Stratégie [En ligne], 19-1 | 2016, mis en ligne le 01 avril 2016, consulté le 23 avril 2017. URL : http://fcs.revues.org/1758 ; DOI : 10.4000/fcs.1758

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Auteurs

Christophe Daniel

maître de conférences en Economie, LUNAM, Granem, U. Angers

Régis Dumoulin

professeur de Sciences de Gestion, LUNAM, Granem, U. Angers et ISC Paris Business School

regis.dumoulin@univ-angers.fr

Claire Gauzente

professeur de Sciences de Gestion, LUNAM, Lemna, U. Nantes

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Droits d’auteur

Tous droits réservés

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