Février 2017
Innovation, Sciences et Développement économique Canada
Direction générale de la petite entreprise,
Sylvain Côté et
Statistique Canada,
Centre des projets spéciaux sur les entreprises,
Julio M. Rosa
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© Sa Majesté la Reine du Chef du Canada,
représentée par le ministre de l'Industrie, 2017
N.B. Dans cette publication, la forme masculine désigne tant les femmes que les hommes.
Also available in English under the title Comparing Different Measures of High-Growth Enterprises: A Canadian Case Study, February 2017.
Sommaire :
Table des matières
- Introduction
- Sources des données et méthodologie
- La mesure des entreprises à forte croissance
- Analyse économétrique
- Résultats et interprétation
- Conclusion et orientations pour les recherches à venir
Résumé
Malgré le grand intérêt suscité par les entreprises à forte croissance (EFC) et leur relation avec l'emploi, il existe toujours une grande diversité de méthodes mises au point pour les définir et les mesurer. À la lumière de différentes tentatives retenues dans la documentation économique, la présente étude utilisera des données canadiennes pour comparer trois approches destinées à mesurer les entreprises à forte croissance en fonction de l'emploi. Une de ces approches a été élaborée conjointement par l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) et Eurostat, la deuxième a été mise au point par le Bureau of Labor Statistics (BLS) des États-Unis, et la troisième consiste en une méthode fondée sur le décile supérieur défini par le taux de croissance annuel composé de l'emploi. Le présent document vérifiera ensuite la relation entre les différentes définitions des entreprises à forte croissance et le taux de croissance annuel composé des ventes dans le but d'évaluer, de manière différente, l'incidence des entreprises à forte croissance sur la performance économique et montrer la relation qui existe entre les différentes mesures.
En mettant en contraste différentes approches servant à définir les entreprises à forte croissance, la présente étude fournit un contexte comparatif qui permet la couverture de toutes les catégories de tailles d'entreprises, y compris les microentreprises, et d'évaluer en même temps l'incidence dynamique de la croissance sur toutes les tailles et secteurs d'entreprises. Une telle approche peut présenter un intérêt particulier pour les décideurs qui veulent savoir quel type d'entreprise croît au cours de divers cycles économiques dans un contexte national donné.
1. Introduction
1.1 Pourquoi cet intérêt pour les entreprises à forte croissance?
Il y a longtemps que les universitaires et les décideurs s'intéressent à la croissance des entreprises. À différents moments au cours des 40 dernières années, les uns comme les autres ont souligné l'importance du fait que les entreprises à faible croissance étaient responsables d'une part disproportionnée des emplois nets. Il y a plusieurs dizaines d'années, l'économiste Joseph Schumpeter (1942) a introduit la notion de « destruction créatrice » pour décrire la croissance qui découle de la disparition de certaines entreprises et mène à d'importants changements dans les secteurs d'activité. Dans les années 1950, Edith Penrose (1959) a poussé plus loin la discussion en examinant les facteurs à l'origine du fait que certaines entreprises connaissent la croissance, et d'autres, pas. Bien que la documentation traite des différents volets de la croissance d'entreprises (p. ex., profits, ventes et gestion), il semble que la croissance de l'emploi soit l'élément qui a le plus fortement polarisé l'imagination des universitaires et des décideurs. Cela s'explique surtout par l'intérêt direct qu'ont les décideurs dans la recherche active de solutions aux problèmes du chômage et du ralentissement de la croissance économique.
Les récessions et leurs conséquences sur l'emploi ont contribué à l'éclosion d'une nouvelle lignée de travaux de recherche axés sur l'incidence de la croissance des entreprises sur la création d'emplois. Les travaux précurseurs de Birch (1979), par exemple, ont été les premiers à présenter des preuves attestant de l'incidence d'un petit nombre d'entreprises sur la croissance de l'emploi. Tout en constatant que l'entreprise moyenne a un impact restreint sur l'économie, l'étude souligne le fait qu'un petit nombre d'entreprises peut connaître une forte croissance et, par conséquent, générer un nombre disproportionné d'emplois nets. D'autres études empiriques qui se sont penchées sur la contribution des entreprises à forte croissance (EFC) à l'emploi ont obtenu des résultats similaires. Celle de Storey (1994), par exemple, indique que 4 % des entreprises créent 50 % des emplois. Les études de Stanley et coll. (1996) et de Bottazzi et Secchi (2006) confirment ces constatations. Dans un autre article récent, Daunfeldt et coll. (2015) ont démontré que de 2005 à 2008 en Suède, 42 % des emplois étaient attribuables aux 6 % des entreprises qui enregistraient la croissance la plus rapide de l'économie suédoise.
De façon similaire, des groupes de réflexion comme l'Organisation de coopération et de développement économiques (2010) et NESTA (2010)Note de bas de page 1 ont contribué à alimenter l'intérêt des universitaires et des groupes de réflexion. Dans un rapport publié en 2010, l'OCDE emprunte une déclaration de Birch (1979) et soutient que puisque les EFC créent un nombre « disproportionné » d'emplois nets, c'est à elles que les décideurs devraient s'intéresser. Dans un de ses rapports sur le sujet, le groupe de réflexion britannique NESTA (2010) a indiqué que 6 % de l'ensemble des entreprises ont généré autour de 49 % de tous les nouveaux emplois créés par les entreprises existantes au Royaume-Uni, entre 2002 et 2008. Dans le même ordre d'idées, la Commission européenne a placé le soutien des PME à forte croissance au nombre des objectifs stratégiques énoncés dans son rapport sur la stratégie Europe 2020 (Commission européenne, 2010).
Un aspect intéressant d'un grand nombre de ces études réside dans le fait que les distributions du taux de croissance sont fortement asymétriques, en termes de différences logarithmiques. Comme l'ont soulevé Coad et coll. (2014), ces distributions du taux de croissance sont à l'image de la loi de Laplace, c'est-à-dire que la majorité des entreprises ne connaissent aucune croissance, alors qu'un petit nombre d'entre elles connaissent une forte croissance. En d'autres mots, les résultats ont montré que la création d'emplois serait essentiellement concentrée dans quelques entreprises. Pour cette raison, les chercheurs et les décideurs ont dirigé leur attention sur les entreprises se situant dans la portion droite des distributions de croissance, c.-à-d. celles qui affichent des taux de croissance élevés à un moment précis.
Alors que les études mentionnées précédemment ont souligné les résultats positifs des EFC sur l'emploi, d'autres ont remis en question la validité de ces résultats. Haltiwanger et coll. (2010), par exemple, soutiennent que les résultats empiriques qui font ressortir l'importance du rôle des EFC sont souvent le fruit d'une erreur de mesure ou d'une mauvaise interprétation découlant d'une analyse réalisée à partir de données inadéquates. Nightingale et Coad (2014), qui ont également examiné en détail ces problèmes statistiques et conceptuels, estiment que ceux-ci ont depuis toujours mené à la création d'un biais positif dans les interprétations de l'incidence des entreprises en démarrage sur l'économie.
1.2 Le défi posé par la mesure
S'il existe des désaccords quant à la validité et aux niveaux de performance des petites entreprises à forte croissance, la définition des entreprises à forte croissance (EFC) est, elle aussi, loin de faire l'unanimité. Cela semble s'expliquer essentiellement par le fait que la croissance d'une entreprise est un phénomène multidimensionnel, et que les recherches sur le sujet ont du mal à conceptualiser et à mesurer cette complexité. Cette absence de consensus peut avoir des conséquences qui limitent la capacité des décideurs à établir une distinction claire entre les EFC et celles qui ont la plus forte incidence sur l'emploi. Cependant, il a été possible de constater, au fil des ans, un certain degré de convergence sur le plan des approches de mesure utilisées.
En fait, la mesure des EFC peut être regroupée sous deux approches générales. La première vise un seuil d'effectif précis, au-delà duquel les entreprises peuvent être définies comme étant à forte croissance (Ahmad, 2006; Hoffman et Junge, 2006; Halabisky et coll., 2006; Deschryvere, 2008). La deuxième permet de mesurer les entreprises à forte croissance en fonction des gains d'emplois en nombre absolu (Birch, 1987; Schreyer, 2000). Plus récemment, l'Organisation de coopération et de développement économiques et Eurostat ont proposé une approche plus commune, fondée sur un seuil de croissance annualisée de 20 % sur trois ans, afin de promouvoir la comparaison internationale (Eurostat-OCDE [2007])Note de bas de page 2. Plus récemment encore, le Bureau of Labor Statistics (BLS) des États-Unis a présenté une version élargie de cette approche, avec des objectifs similaires. Afin de pousser plus loin l'examen de la pertinence de ces méthodes, la présente étude établira une description et une comparaison de ces mesures en utilisant l'approche du décile supérieur fondée sur le taux de croissance annuel composé (TCAC) de l'emploi. Ces différentes mesures seront ensuite testées et analysées. Bien que ces trois mesures présentent toutes des avantages, elles peuvent également produire des résultats similaires ou différents en fonction de la dimension examinée. Ces trois approches seront passées en revue et analysées à la section 3.
Le présent document est structuré comme suit :
- La section 2 contient une description des sources des données et de la méthode utilisée pour mesurer le taux de croissance de l'emploi.
- La section 3 présente ensuite une mise en contraste de deux approches de mesure — fondées sur un seuil de croissance précis et définies respectivement par l'Organisation de coopération et de développement économiques-Eurostat et le Bureau of Labor Statistics des États-Unis — en utilisant une mesure d'entreprise à forte croissance fondée sur le décile supérieur. Cette dernière approche sert un double objectif. En même temps qu'elle tente d'élargir la couverture de la population d'entreprises et d'atténuer les biais statistiques, elle propose une évaluation de l'incidence dynamique de la croissance sur toutes les tailles et secteurs d'entreprises.
- Un test de la relation entre ces trois définitions de l'entreprise à forte croissance et le taux de croissance annuel composé des ventes complète cette première partie. En présentant des résultats fondés sur une analyse économétrique, notre but est d'évaluer, de manière différente, l'incidence des entreprises à forte croissance sur la performance économique et de voir en quoi ces différentes mesures sont comparables.
2. Sources des données et méthodologie
Comme il a été mentionné plus haut, chacune des trois approches à l'étude utilise l'emploi comme mesure de croissance pour définir les entreprises à forte croissance. Ce choix s'appuie sur plusieurs raisons. La croissance de l'emploi présente un grand intérêt pour les décideurs, car elle permet de cerner les secteurs à croissance rapide. De plus, les données sur l'emploi sont faciles à recueillir et elles sont plus facilement comparables d'un pays à un autre.
Dans la présente étude, le taux de croissance de l'emploi pour l'ensemble des entreprises est calculé en fonction du taux de croissance annuel composé de l'emploi sur trois ans (2009-2012), ce qui devrait réduire le problème de la croissance transitoire à court terme. Les entreprises dont la croissance est le fruit d'une fusion, d'une acquisition ou d'une restructuration au cours la période d'observation ont été exclues de l'étude. Le taux de croissance annuel composé (TCAC) de l'emploi est exprimé par la formule suivante :
où représente le nombre d'années séparant deux périodes (dans le cas qui nous occupe, est égal à 3, et représente le nombre d'employés). Le TCAC étant une moyenne géométrique plutôt qu'arithmétique, il présente l'avantage de tenir compte des pics et des creux pendant la période d'observation.Note 3
Les données et l'analyse de la présente étude sont fondées sur la Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat de Statistique Canada (BDIE), qui utilise des sources de données administratives existantes, dont le Registre des entreprises (RE) de Statistique Canada et les données administratives de l'Agence du revenu du Canada, notamment les déclarations de revenus des entreprises constituées en société (T2), les déclarations de revenus des entreprises non constituées en société (T1), et les comptes de retenues à la source (« PD7 »). La Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat comprend une liste complète, à jour et unique de toutes les entreprises au Canada. La Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat fournit des statistiques exhaustives sur la démographie des entreprises ainsi que des indicateurs de rendement pour les entreprises au Canada.
Cette étude couvre la période comprise entre 2009 et 2012. La base de données pour cette période recense 4 175 162 observations (quatre ans d'observations pour chaque entreprise). Les données ont été nettoyées afin de tenir compte des valeurs manquantes dans les ventes totales et l'emploi total. Pour des raisons de confidentialité, seules les entreprises ayant enregistré des ventes d'au moins 30 000 $ pendant quatre années consécutives et comptant au moins un employé, mais pas plus de 250, ont été retenues. En outre, toutes les entreprises dont la hausse de l'emploi découle d'une fusion, d'une acquisition ou d'une restructuration ont été excluesNote 4. Enfin, les calculs des taux de croissance annuels, établis en fonction de la période d'observation de quatre ans, représentent un compte final de 615 340 petites et moyennes entreprises (PME) actives avec employésNote 5 dans tous les secteurs industriels (à l'exception du secteur de l'administration publique [SCIAN 91]) au cours de l'année de référence 2012 (tableau 1).
Le tableau 1 présente la répartition des PME par secteur et par catégorie de tailles d'effectif. Du nombre total de 615 340 PME actives avec employés, réparties dans 19 secteurs industriels, plus de la moitié (52,5 %) étaient concentrées dans cinq secteurs, soit : construction, services professionnels, scientifiques et techniques, vente au détail, autres services et services d'hébergement et de restauration.
Plus précisément, les microentreprises (entreprises comptant entre un et neuf employés) représentent la vaste majorité (77,2 %) des PME incluses dans l'échantillon; elles sont principalement concentrées dans quatre secteurs soit, par ordre d'importance : construction, vente au détail, services professionnels, scientifiques et techniques et autres services. Ces secteurs sont représentés par 38,7 % des entreprises de cette catégorie de tailles.
Secteur | Taille de l'entreprise en fonction du nombre d'employés | Total par secteur | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
[1-4] | [5-9] | [10-19] | [20-49] | [50-99] | [100-250] | ||
11 Agriculture, foresterie, pêche et chasse | 23 980 | 5 160 | 2 270 | 1 060 | 240 | 60 | 32 770 |
21 Extraction minière et extraction de pétrole et de gaz | 3 440 | 640 | 450 | 300 | 110 | 70 | 5 010 |
22 Services publics | 190 | 120 | 60 | 40 | 10 | 10 | 420 |
23 Construction | 55 110 | 17 430 | 9 160 | 5 110 | 1 260 | 460 | 88 530 |
31-33 Fabrication | 13 800 | 8 210 | 6 530 | 5 680 | 2 040 | 990 | 37 250 |
41 Commerce de gros | 17 630 | 8 170 | 5 630 | 3 540 | 980 | 400 | 36 350 |
44-45 Commerce de détail | 34 920 | 20 260 | 10 970 | 6 790 | 2 390 | 840 | 76 160 |
48-49 Transport et entreposage | 21 780 | 4 610 | 2 930 | 1 900 | 580 | 240 | 32 040 |
51 Industrie de l'information et industrie culturelle | 4 070 | 1 310 | 860 | 550 | 180 | 90 | 7 060 |
52 Finance et assurance | 6 780 | 2 050 | 1 030 | 770 | 330 | 160 | 11 110 |
53 Services immobiliers et services de location et de location à bail | 16 350 | 4 150 | 1 950 | 1 010 | 270 | 90 | 23 820 |
54 Services professionnels, scientifiques et techniques | 56 720 | 10 140 | 5 530 | 2 800 | 720 | 320 | 76 230 |
55 Gestion de sociétés et d'entreprises | 3 460 | 790 | 480 | 310 | 100 | 50 | 5 200 |
56 Services administratifs, services de soutien, services de gestion des déchets et services d'assainissement | 16 670 | 6 740 | 3 770 | 2 330 | 810 | 450 | 30 770 |
61 Services d'enseignement | 2 730 | 1 230 | 930 | 590 | 190 | 160 | 5 810 |
62 Soins de santé et assistance sociale | 22 020 | 8 410 | 4 640 | 1 860 | 620 | 410 | 37 950 |
71 Arts, spectacles et loisirs | 4 650 | 2 260 | 1 730 | 1 210 | 380 | 140 | 10 360 |
72 Services d'hébergement et de restauration | 13 380 | 12 450 | 10 530 | 8 000 | 2 280 | 700 | 47 320 |
81 Autres Services | 31 420 | 12 070 | 4 990 | 2 020 | 460 | 230 | 51 180 |
Total (excluant 91) | 349 090 | 126 190 | 74 410 | 45 870 | 13 940 | 5 850 | 615 340 |
Note : Le dénombrement des entreprises a été arrondi au multiple de 10 le plus près, en conformité avec les procédures de confidentialité de Statistique Canada. Chaque total étant calculé avant l'arrondissement, il pourrait ne pas refléter exactement la somme de ses parties, puisque les cellules sont arrondies indépendamment les unes des autres. Sources : Statistique Canada, Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat (2012); et calculs des auteurs. |
À l'opposé, la part représentée par les plus grandes entreprises (comptant entre 100 et 250 employés) est inférieure à 1 % de l'ensemble des PME au Canada. Au sein de cette catégorie de tailles, 46,8 % des entreprises peuvent être regroupées dans quatre secteurs, soit la fabrication, le commerce de détail, la construction et les services administratifs, services de soutien, services de gestion des déchets et services d'assainissement.
3. La mesure des entreprises à forte croissance
Cette section contient une description et une comparaison des trois approches de mesure utilisées pour définir les entreprises à forte croissance (EFC). Nous nous pencherons d'abord sur l'approche de l'OCDE-Eurostat, puis sur l'approche introduite par le Bureau of Labor Statistics (BLS) des États-Unis — une approche fondée sur le point d'inflexion (« kink point approach »). Nous présenterons ensuite une méthode différente des deux autres, fondée sur les entreprises situées dans le décile supérieur.
Selon la définition de l'OCDE-Eurostat, la Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat de Statistique Canada, 2012 (tableau 1) contient 615 340 petites et moyennes entreprises canadiennes, dont 6 170 sont des entreprises à forte croissance (tableau 2). Le nombre d'EFC obtenu selon l'approche de l'OCDE-Eurostat représente 4,4 % de l'ensemble des PME dont l'effectif se situe entre 10 et 250 employés, soit 140 130 entreprisesNote 7. Le nombre d'EFC obtenu avec l'approche du point d'inflexion du BLS est encore plus élevé, soit 11 400. Toutefois, en raison du fait que cette approche impose une croissance précise et inclut l'ensemble de la population d'entreprises, elle montre une plus faible proportion d'EFC, soit 1,9 %. Par ailleurs, l'approche du décile supérieur, qui couvre également l'ensemble de la population d'entreprises, rend compte de 72 600 EFC – soit 11,8 %Note 8. Selon toute attente, les résultats diffèrent selon l'approche utilisée.
Avant d'analyser plus en détail les différences entre ces trois approches de mesure, il importe de souligner l'élément problématique que constitue le choix de l'année de référence la plus appropriée. En effet, le fait d'utiliser 2009 ou 2012 comme année de référence aura une incidence sur la répartition des catégories de tailles et, par conséquent, sur l'interprétation des données. Une entreprise appartenant à une certaine catégorie de tailles en 2009 peut être passée à une autre catégorie au cours de la période de trois ans. Bien que l'utilisation des catégories de tailles de 2009 (tableau 2) semble avoir l'avantage de mieux différencier les approches du BLS et de l'OCDE-Eurostat en ce qui concerne la répartition par catégorie de tailles — en particulier pour les catégories des entreprises de petite taille comptant d'un à quatre employés et de cinq à neuf employésNote 9 — une mise en garde s'impose.
La principale limitation dans le choix de 2009 comme année de référence est que cette année n'est pas représentative de la structure industrielle actuelle. Là encore, cela tient au fait qu'entre 2009 et 2012, un nombre important d'entreprises est passé d'une catégorie de tailles à une autre et, dans certains cas, d'un code de classification (SCIAN) à un autre. Cette transition est clairement visible lors d'une comparaison des deux années de référence des tableaux 2 et 3, respectivement.
Total (excluant 91) | Taille de l'entreprise en fonction du nombre d'employés | Total par secteur | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
[1-4] | [5-9] | [10-19] | [20-49] | [50-99] | [100-250] | ||
Approche de l'OCDE-Eurostat | X | X | 3 670 | 1 970 | 470 | 60 | 6 170 |
Approche du point d'inflexion du BLS | 2 590 | 2 640 | 3 670 | 1 970 | 470 | 60 | 11 400 |
Approche du décile supérieur | 60 790 | 6 570 | 3 250 | 1 610 | 320 | 50 | 72 600 |
Note 1 : Les dénombrements d'entreprises sont arrondis au multiple de 10 le plus près, en conformité avec les procédures de confidentialité de Statistique Canada. Chaque total étant calculé avant l'arrondissement, il pourrait ne pas refléter exactement la somme de ses parties, puisque les cellules sont arrondies indépendamment les unes des autres. Note 2 : Les données confidentielles sont indiquées par un « X » dans le tableau. Sources : Statistique Canada, Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat (2012); et calculs des auteurs. |
Pour illustrer cette transition, les EFC appartenant à la première catégorie de tailles (d'un à quatre employés) selon l'approche du décile supérieur se chiffrent respectivement à 60 790 et 44 070, selon que l'année de référence utilisée est 2009 ou 2012. La différence entre ces deux nombres, soit 16 720 entreprises, représente les entreprises qui sont passées de la catégorie « d'un à quatre employés » à une catégorie supérieure au cours de la période de trois ans. Il existe des transitions similaires avec les approches de l'OCDE-Eurostat et du BLS. Cette dynamique explique pourquoi, dans le tableau 3, les EFC appartenant aux catégories de tailles subséquentes sont plus nombreuses.
Total (excluant 91) | Taille de l'entreprise en fonction du nombre d'employés | Total par secteur | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
[1-4] | [5-9] | [10-19] | [20-49] | [50-99] | [100-250] | ||
Approche de l'OCDE-Eurostat | X | X | 210 | 3 640 | 1 560 | 770 | 6 170 |
Approche du point d'inflexion du BLS | 0 | 110 | 3 840 | 4 970 | 1 680 | 800 | 11 400 |
Approche du décile supérieur | 44 070 | 13 940 | 7 980 | 4 610 | 1 410 | 600 | 72 600 |
Note 1 : Les dénombrements d'entreprises sont arrondis au multiple de 10 le plus près, en conformité avec les procédures de confidentialité de Statistique Canada. Chaque total étant calculé avant l'arrondissement, il pourrait ne pas refléter exactement la somme de ses parties, puisque les cellules sont arrondies indépendamment les unes des autres. Note 2 : Les données confidentielles sont indiquées par un « X » dans le tableau. Sources : Statistique Canada, Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat (2012); et calculs des auteurs. |
Comme le cas de l'année de référence 2012 le montre au tableau 3, il apparaît plus approprié d'utiliser la structure industrielle et la répartition par taille les plus récentes pour comprendre le dynamisme de l'économie (conformément aux lignes directrices de l'OCDE). Par conséquent, la comparaison et l'interprétation des résultats de cette étude sont fondées sur l'année de référence 2012. Une explication plus détaillée de chaque approche de mesure est présentée ci-dessous.
3.1 L'approche de l'OCDE-Eurostat
Ces dernières années, il est devenu de plus en plus populaire de recourir à la définition de l'OCDE-Eurostat pour recenser les entreprises à forte croissance (EFC) (Bravo-Biosca, 2010; Conseil des ministres des pays nordiques, 2010; Hölzl, 2014); cette tendance reflète bien le rôle des organismes dans la fourniture et dans l'analyse de données statistiques officielles (cette définition est celle que les deux organismes statistiques utilisent pour l'établissement de statistiques officielles sur les EFC). En raison du nombre élevé de ses adhérents, cette définition a l'avantage de permettre des comparaisons dans le temps et entre pays sans qu'il soit nécessaire d'accéder aux microdonnées. Il importe cependant de souligner qu'un seuil absolu a une incidence différente sur les pays et les industries, compte tenu de leur taille.
Selon la définition de l'OCDE-Eurostat, les EFC, mesurées selon l'emploi, sont celles dont le taux de croissance moyen annualisé de l'effectif est supérieur à 20 % sur une période de trois ans et qui comptent au moins dix employés au début de la période d'observation. Selon cette définition, l'approche de l'OCDE-Eurostat représente 4,4 % de l'ensemble des PME comptant entre 10 et 250 employés (tableau 3).
L'utilisation de la définition de l'OCDE-Eurostat soulève d'emblée une question importante : pourquoi cette approche couvre-t-elle uniquement les entreprises comptant au moins dix employés, alors qu'il est bien connu qu'en 2012, celles comptant entre un et neuf employés représentaient 77,2 % de l'ensemble des PME? De ce fait, la définition de l'OCDE-Eurostat appliquée au contexte canadien exclut environ 475 280 des 615 340 entreprises actives avec employés. La principale justification de cette approche est le désir d'éviter d'éventuelles distorsions qui accentueraient l'importance des petites entreprises à forte croissance. Selon cette définition, une entreprise qui n'a qu'un seul employé et qui en embauche un deuxième durant la période de trois ans est considérée comme une entreprise à forte croissance (EFC). Cette distorsion dans la répartition est ce que les économistes appellent le « biais introduit par la catégorie des petites entreprises ».
Pour les comparaisons internationales, cet effet a pour conséquence que lorsque la structure industrielle de certains pays est relativement plus concentrée du côté des petites entreprises, les dénombrements affichent un nombre disproportionné d'EFC dans la catégorie des petites entreprises, et peu ou pas dans la catégorie des moyennes entreprises. En réponse à cette critique, Clayton et coll. (2013), du Bureau of Labor Statistics, ont proposé un élargissement de la définition de l'OCDE-Eurostat par une approche dite du « point d'inflexion », qui permet de couvrir les entreprisescomptant entre un et neuf employés.
3.2 L'approche du point d'inflexion du Bureau of Labor Statistics des États-Unis
Selon l'approche du point d'inflexion proposée par le Bureau of Labor Statistics (BLS) des États-Unis, une petite entreprise comptant moins de dix employés au début de la période doit accroître son effectif d'au moins huit employés sur une période de trois ans pour être classée au nombre des entreprises à forte croissance (EFC). Le seuil de huit employés sur une période de trois ans correspond à un taux d'accroissement de l'emploi de 72,8 % ou plus pour la période. Par conséquent, la principale contribution de cet élargissement de la définition de l'OCDE-Eurostat est de permettre la couverture d'entreprises dont l'effectif est inférieur à dix employés.
Le tableau 3, qui applique cette définition, montre qu'en 2012, le nombre d'EFC s'élevait à 11 400, représentant ainsi 1,9 % de l'ensemble des PME canadiennes (nombre total figurant dans le tableau 1). La répartition par taille a été établie d'après la catégorie de tailles de 2012. Nous constatons immédiatement que la première catégorie de tailles (entreprises comptant entre un et quatre employés) ne contient aucune donnée. Cela est dû au fait que pour être considérée comme une entreprise à forte croissance en 2012, une entreprise qui ne comptait qu'un seul employé en 2009 aurait dû augmenter son effectif d'au moins huit employés pendant la période de 2009 à 2012. Le même modèle ressort pour toutes les entreprises qui comptaient entre un et neuf employés en 2009. Comparativement à l'approche adoptée par l'OCDE-Eurostat, l'approche du BLS permet la classification de 5 230 entreprisesNote 10 supplémentaires dans le groupe des EFC, portant leur nombre total à 11 400. L'approche axée sur le point d'inflexion offre donc une plus vaste couverture des microentreprises; elle a permis l'ajout de 5 230 entreprises comptant moins de dix employés en 2009 au recensement 2012 des EFC.
3.3 L'approche du décile supérieur
Une des principales motivations à l'origine des récentes initiatives sur la mesure des EFC a été la proposition d'une approche qui s'attaque au biais introduit par la catégorie des petites entreprises. L'approche de l'OCDE-Eurostat traite la question en excluant de l'échantillon toute entreprise comptant moins de dix employés; le BLS pour sa part, impose une détermination précise selon laquelle ces entreprises doivent accroître leur effectif d'au moins huit employés au cours de la période d'observation pour être incluses dans l'échantillon. Il va de soi que l'exclusion d'une proportion importante des entreprises — dans le cas qui nous occupe, l'approche de l'OCDE-Eurostat en exclut près de 78 % — peut s'avérer problématique. Sans compter que les mesures utilisées par l'OCDE-Eurostat et le BLS appliquent un pourcentage seuil unique à tous les secteurs industriels et à toutes les tailles d'entreprises. Ainsi, parce que ces deux approches s'appuient principalement sur la croissance exprimée en pourcentage, elles se heurtent à des limites pour ce qui est de la prise en compte des différences structurelles.
En gardant ces limites à l'esprit, il existe peut-être une autre façon de tenir compte à la fois de la couverture de la population, de la dynamique et, dans une certaine mesure, du biais lié à la catégorie des petites entreprises.
Plutôt que d'utiliser une valeur fixe de taux de croissance de l 'emploi comme critère de définition de l'entreprise à forte croissance (EFC), nous utilisons la valeur du 10e décile de la répartition du taux de croissance moyen composé de l'emploi, par catégorie de tailles et par secteur, sur une période de trois ans (2009-2012). Nous sélectionnons ensuite toutes les entreprises dont la valeur du taux de croissance est égale ou supérieure à la valeur du 10e décile. Les entreprises qui satisfont à ce critère sont classées dans la catégorie des EFC. De plus, pour faire partie de l'échantillon des EFC, une entreprise doit se situer dans le décile supérieur et avoir fait l'objet d'observations pendant trois années consécutives, de 2009 à 2012.
Bien que la décision de choisir la valeur du 10e décile puisse sembler arbitraire, elle vise à délimiter la part représentée par la population cible. Cette approche définit le taux de croissance en fonction de la répartition de la population observée dans le décile supérieur. Ce taux est dérivé de la répartition réelle, dans l'année de référence, de chaque secteur et de chaque catégorie de tailles. Cette approche nous permet de couvrir l'intégralité de la population d'entreprises tout en tenant compte de la distribution observée des secteurs, par taille. Elle se rapproche sensiblement de ce qui a été proposé par Birch (1987) et Schreyer (2000).
Comme nous l'avons expliqué à la section 3, Mesure des entreprises à forte croissance, il convient de noter qu'en raison de la répartition du taux de croissance des entreprises situées dans le même décile, beaucoup d'entreprises affichent le même taux de croissance — ce phénomène est particulièrement marqué dans les catégories de petites tailles. Dans l'échantillon sélectionné, cette situation est reflétée par la représentation d'une proportion légèrement supérieure à 10 % (soit 11,8 %). Voilà qui explique également pourquoi le tableau 4 montre le même taux de croissance pour des secteurs différents. En d'autres mots, le décile supérieur englobe beaucoup d'entreprises qui, par exemple, sont passées d'un à deux employés sur une période de trois ans. Dans le cas qui nous occupe, elles auront donc toutes un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 26 %.
Au niveau agrégé, le tableau 3 confirme que l'approche fondée sur le décile supérieur permet une couverture plus exhaustive de la population d'entreprises à forte croissance (72 600) que ne le font les approches de l'OCDE-Eurostat (6 170) et du point d'inflexion du BLS (11 400). Cela est largement dû au fait que notre approche couvre les entreprises plus petites : 44 070 entreprises (comptant d'un à quatre employés) et 13 940 (de cinq à neuf employés). En fait, les approches du point d'inflexion et du décile supérieur sont les seules à proposer des méthodes permettant de couvrir les entreprises comptant moins de dix employés. L'approche du point d'inflexion appliquée aux catégories de tailles de 2012 couvre moins de 1 % des EFC dont l'effectif est d'un à neuf employés; par ailleurs, si l'approche du décile supérieur est appliquée à cette même répartition, la couverture atteint 80 %, ce qui correspond davantage à la répartition réelle, par taille, des entreprises dans l'économie canadienne.
Il serait juste d'affirmer que cette approche n'élimine peut-être pas tout à fait le biais lié à la catégorie des petites entreprises. Cependant, l'utilisation d'un taux de croissance annualisé sur trois ans — qui rend compte de quatre années consécutives (2009, 2010, 2011 et 2012) — impose une condition restrictive qui aide à contourner le problème de la croissance transitoire à court terme et a également pour effet d'atténuer le biais introduit par la catégorie des petites entreprises.
L'utilisation d'une mesure axée sur les gains d'emplois recèle un autre problème potentiel : celui de créer un biais en faveur des plus grandes entreprises. Le tableau 3 ne présente toutefois aucun signe de ce biais, la population d'entreprises comptant un effectif de 50 à 99 employés et de 100 à 250 employés étant à peu près similaire selon les trois approches. En fait, la probabilité d'observer un bond spectaculaire dans la taille de l'effectif des plus grandes entreprises est relativement rare, sauf si ce bond découle d'une fusion ou d'une acquisition. Toutefois, comme il a été mentionné plus tôt, nous avons exclu de notre échantillon les entreprises ayant fait l'objet d'une fusion ou d'une acquisition. Ce choix a une incidence directe sur les populations de plus grandes entreprises présentes dans notre échantillon et élimine, en principe, la possibilité de ce biais. Pour ces deux raisons, l'approche du décile supérieur semble avoir une couverture étendue, et sa distribution des petites et moyennes entreprises semble moins biaisée.
Bien que les résultats paraissent cohérents au niveau agrégé, l'approche axée sur le décile supérieur offre l'avantage supplémentaire de rendre possible l'évaluation de la dynamique au sein des catégories de tailles et des secteurs. Cela nous permet d'observer la distribution des EFC au sein des secteurs et, de surcroît, d'examiner la structure des secteurs qui constituent la structure des activités économiques. Par exemple, dans le tableau 4, chacune des cellules représente, pour une industrie donnée appartenant à une catégorie de tailles donnée, le taux de croissance de l'emploi requis pour qu'une entreprise soit classée dans la catégorie des entreprises à forte croissance (EFC). Bien qu'il existe une relation positive entre la taille des entreprises et le niveau du TCAC du décile supérieur (soit un seuil de TCAC plus élevé pour les plus grandes entreprises), cette relation n'est pas systématique dans tous les secteurs de l'industrie. Dans l'ensemble, le TCAC du décile supérieur s'établit à 14 % pour les entreprises comptant d'un à quatre employés, alors qu'il est de 25 % pour les entreprises comptant de 100 à 250 employés. En revanche, le TCAC de certains secteurs concentrés dans les plus grandes PME est plus faible que celui de certains secteurs concentrés dans les petites; c'est le cas pour le secteur du transport et de l'entreposage et celui des services d'enseignement. Ce constat est en accord avec les conclusions de quelques études récentes qui utilisent des méthodes et des ensembles de données différents (Haltiwanger et coll., 2010; Dixon et Rollin, 2012).
Secteur | Taille de l'entreprise en fonction du nombre d'employés | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
[1-4] | [5-9] | [10-19] | [20-49] | [50-99] | [100-250] | |
TCAC moyen pour le 10e décile | ||||||
11 Agriculture, foresterie, pêche et chasse | 26 | 26 | 29 | 29 | 27 | 26 |
21 Extraction minière et extraction de pétrole et de gaz | 14 | 36 | 44 | 51 | 68 | 53 |
22 Services publics | X | X | X | X | X | X |
23 Construction | 26 | 26 | 26 | 28 | 33 | 42 |
31-33 Fabrication | 14 | 21 | 20 | 20 | 21 | 22 |
41 Commerce de gros | 14 | 21 | 19 | 20 | 23 | 24 |
44-45 Commerce de détail | 14 | 19 | 16 | 16 | 14 | 14 |
48-49 Transport et entreposage | 26 | 36 | 30 | 29 | 26 | 24 |
51 Industrie de l'information et industrie culturelle | 26 | 26 | 26 | 26 | 31 | 40 |
52 Finance et assurance | 14 | 21 | 19 | 19 | 22 | 18 |
53 Services immobiliers et services de location et de location à bail | 14 | 26 | 26 | 33 | 35 | 29 |
54 Services professionnels, scientifiques et techniques | 14 | 29 | 29 | 32 | 37 | 36 |
55 Gestion de sociétés et d'entreprises | X | X | X | X | X | X |
56 Services administratifs, services de soutien, services de gestion des déchets et services d'assainissement | 14 | 26 | 26 | 29 | 37 | 41 |
61 Services d'enseignement | 26 | 31 | 24 | 25 | 23 | 15 |
62 Soins de santé et assistance sociale | 14 | 19 | 18 | 22 | 22 | 20 |
71 Arts, spectacles et loisirs | 14 | 21 | 20 | 17 | 16 | 15 |
72 Services d'hébergement et de restauration | 14 | 19 | 15 | 14 | 13 | 16 |
81 Autres services | 14 | 19 | 19 | 26 | 25 | 25 |
Total (excluant 91) | 14 | 21 | 21 | 22 | 23 | 25 |
Note 1 : Tous les taux ont été arrondis. Note 2 : Les données confidentielles sont indiquées par un « X » dans le tableau. Sources : Statistique Canada, Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat (2012); et calculs des auteurs. |
L'approche du décile supérieur contraste ainsi avec celles élaborées par l'OCDE-Eurostat et le Bureau of Labor Statistics, qui consistent à établir un seuil fixe de taux de croissance de l'emploi comme critère de détermination d'une EFC dans tous les pays. Ces mesures peuvent être restrictives, car elles permettent uniquement la comparaison du nombre d'entreprises à forte croissance entre les pays, sans tenir compte des différents contextes économiques et de la répartition structurelle de l'emploi à travers les secteurs.
L'approche du décile supérieur présente un autre avantage, celui de tenir compte de la structure actuelle de l'emploi dans l'économie. Ainsi, il est possible de comparer un secteur donné (p. ex. le secteur chimique) du Canada à ce même secteur dans un pays étranger afin d'évaluer le dynamisme de leur croissance respective. Il serait possible de constater, par exemple, que le secteur à l'étude présente des taux de croissance différents dans les deux pays, même si le niveau d'emploi y est similaire. Ce résultat pourrait suggérer qu'une des deux économies est plus compétitive et plus dynamique que l'autre. Une telle approche peut se révéler particulièrement intéressante pour les décideurs qui veulent savoir quelles industries ou quels secteurs connaissent une croissance au cours de différents cycles économiques et dans un contexte national.
3.4 Caractéristiques sélectionnées des entreprises à forte croissance
L'utilisation de caractéristiques additionnelles comme la moyenne de l'effectif, de l'âge et des ventes permet d'obtenir des indications complémentaires sur les différences entre les trois mesures d'entreprises à forte croissance examinées dans la présente étude.
Le tableau 5 montre clairement que les moyennes d'employés, d'âges et des ventes des EFC calculées selon l'approche du décile supérieur sont systématiquement inférieures à celles obtenues à l'aide des approches de l'OCDE-Eurostat et du BLS. Ces différences dans les moyennes totales sont attribuables au fait que l'approche de l'OCDE-Eurostat ne couvre pas les entreprises à forte croissance comptant moins de dix employés, et que celle du point d'inflexion du BLS ne couvre pas celles qui comptent entre un et quatre employés. En revanche, les moyennes des EFC comptant dix employés ou plus sont relativement proches pour tous les indicateurs, quelle que soit la définition d'entreprise à forte croissance utilisée. Ce tableau montre une fois de plus que pour les EFC comptant dix employés ou plus, l'approche du décile supérieur donne des résultats similaires à ceux des deux autres approches, mais elle présente l'avantage d'offrir une couverture plus exhaustive de la population de microentreprises à forte croissance.
Catégories de tailles de 2012 | Caractéristiques des entreprises à forte croissance, par approche | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
OCDE-Eurostat [EFC_OCDE] | Point d'inflexion du BLS [EFC_EXT] | Décile supérieur [EFC_DIS] | |||||||
Moyenne | Moyenne | Moyenne | |||||||
Employés | Âge | Ventes | Employés | Âge | Ventes | Employés | Âge | Ventes | |
Nbre employés | Ans | Million $ | Nbre employés | Ans | Million $ | Nbre employés | Ans | Millions $ | |
[1-4] | s.o. | s.o. | s.o. | s.o. | s.o. | s.o. | 3 | 12 | 0,51 |
[5-9] | s.o. | s.o. | s.o. | 9 | 11 | 1,75 | 6 | 11 | 1,13 |
[10-19] | 18 | 13 | 3,54 | 15 | 11 | 2,71 | 13 | 12 | 2,52 |
[20-49] | 32 | 13 | 8,69 | 30 | 13 | 7,70 | 30 | 12 | 5,68 |
[50-99] | 69 | 14 | 14,30 | 68 | 14 | 13,92 | 68 | 13 | 12,50 |
[100-250] | 147 | 14 | 30,41 | 147 | 14 | 29,99 | 147 | 14 | 28,55 |
Total (excluant 91) | 55 | 13 | 12,64 | 39 | 12 | 8,44 | 9 | 12 | 1,65 |
Note 1 : Toutes les moyennes ont été arrondies. Note 2 : Les données confidentielles sont indiquées par « s. o. » dans le tableau. Sources : Statistique Canada, Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat (2012); et calculs des auteurs. |
Bien que les trois mesures soient relativement comparables, cela ne semble pas être le cas pour lesventes. Par exemple, la moyenne des ventes établie à 12,6 millions de dollars selon l'approche del'OCDE-Eurostat se chiffre à seulement 1,6 million de dollars selon l'approche du décile supérieur.Cela représente un écart de 11 millions de dollars. Si, dans cet échantillon, la moyenne des effectifsdes EFC obtenue avec l'approche du décile supérieur est plus faible que celle obtenue par la définitionde l'OCDE-Eurostat, cela n'implique pas nécessairement qu'il existe une lacune de performance entre lesdeux approches de mesure. Une façon de vérifier ce point est d'estimer un modèle économétriquequi teste la relation entre les EFC et la croissance des ventes, après neutralisation du facteur taille.C'est sur quoi se penche la prochaine section.
4. Analyse économétrique
4.1 Le modèle économétrique
Aux fins de comparaison de l'effet des entreprises à forte croissance (EFC) et des entreprises à faible croissance sur les taux de croissance des ventes, cette étude examine la relation entre les définitions d'EFC et le taux de croissance annuel composé des ventes (CROISSANCE_VENTES) à l'échelle de l'entreprise à l'aide du modèle économétrique suivant :
Ce modèle économétrique (1) sera estimé trois fois, et la variable nominale représentant une définition générique des EFC sera remplacée dans chaque équation par une des variables nominales se rapportant à une définition particulière des EFC. Dans ce modèle, l'indice (i) représente l'entreprise, et (j), le secteur.
Dans la première équation [EQ 1], la variable explicative d'intérêt sera fondée sur la définition conventionnelle de l'OCDE-Eurostat (EFC_OCDE) présentée à la section 3.1. La variable explicative d'intérêt dans la deuxième équation [EQ 2] sera fondée sur l'approche du point d'inflexion du BLS (EFC_EXT) présentée à la section 3.2. La variable explicative d'intérêt dans la troisième équation [EQ 3] sera fondée sur l'approche du décile supérieur (EFC_DIS) présentée à la section 3.3.
Le tableau 6 présente les effets marginaux estimés à partir d'une analyse de régression selon la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) réalisée sur l'échantillon complet d'observations,ainsi que les résultats d'une analyse de régression apparemment indépendante (SUR) réalisée sur le sous-ensemble d'observations, où le total des ventes est inférieur aux ventes moyennes de l'échantillon complet [SUR 1], et sur le sous-ensemble d'observations, où le total des ventes est supérieur aux ventes moyennes de l'échantillon complet [SUR 2]. L'estimateur SUR estime simultanément la matrice de variance-covariance des coefficients de chaque sous-ensemble (c.-à-d. moyennes et petites entreprises à forte croissance définies selon les ventes). Nous mettronsensuite à l’essai l'hypothèse selon laquelle les effets des plus grandes EFC, dont les ventes sont supérieures à la moyenne, sont égaux à ceux des EFC dont les ventes sont inférieures à la moyenne.
4.2 Les autres variables indépendantes
L'âge de l'entreprise (variable ÂGE) est, en théorie, un déterminant important de la croissance des ventes, puisqu'il reflète un degré de maturité plus avancé dans le processus de production (Haltiwanger et coll., 2010). L'âge d'une entreprise correspond à la différence entre 2012 et l'année de démarrage. Le modèle tient également compte des contrôles habituels comme la taille de l'entreprise et les secteurs industriels. Étant donné que le nombre d'EFC varie d'un secteur à l'autre, et cela, pour des raisons comme l'étape du cycle de vie, l'intensité technologique, les facteurs macro-économiques à court terme, etc. (Moreno et Casillas, 2007), il est important de neutraliser les effets liés aux différences entre les secteurs. Les petites entreprises sont celles qui comptent entre un et neuf employés (PETITE_ENTR), les moyennes entreprises, entre 10 et 99 employés (MOY_ENTR) et les plus grandes entreprises, entre 100 et 250 employés (PGRANDE_ENTR). Les secteurs industriels sont définis selon les codes de classification à deux chiffres du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), en excluant le secteur de l’administration publique.
5. Résultats et interprétation
5.1 Résultats pour l'échantillon complet
Le tableau 6 présente les résultats des estimations de l'analyse. Les coefficients pour les EFC mesurent les différences relatives entre le rendement prévu de la croissance des ventes des entreprises à forte croissance (EFC) et celui des entreprises à faible croissance. Les résultats des analyses de régression selon la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) réalisées sur l'échantillon complet révèlent que les EFC définies selon les approches de l'OCDE-Eurostat (EFC_OCDE), du point d'inflexion (EFC_EXT) et du décile supérieur (HGE_DIS) enregistrent respectivement un taux de croissance des ventes de 19,8 %, 25,2 % et 12,4 % supérieur à celui des entreprises à faible croissance (résultats de la première colonne). Comparativement aux entreprises à faible croissance, les effets relatifs des EFC sur la croissance des ventes sont positifs et significatifs, quelle que soit la définition utilisée. Ces différences entre les effets relatifs découlant des différentes définitions d'une EFC reflètent les différences qualitatives en matière de couverture d'échantillon pour les entreprises comptant moins de dix employés. Comme nous l'avons vu au tableau 5, il semble en effet exister une corrélation entre le niveau des ventes et la taille des entreprises.
D'autres constatations dignes de mention montrent qu'en moyenne, les plus grandes EFC vendent davantage que les petites. L'effet relatif plus marqué des EFC sur la croissance des ventes que révèle l'approche de l'OCDE reflète, en fait, la part plus élevée des plus grandes EFC que couvre cette approche, comparativement aux deux autres. En outre, l'âge des EFC (voir le paramètre de la variable ÂGE) ne semble pas constituer un facteur de différenciation de la performance des EFC en matière de croissance des ventes. Même si l'effet de cette variable est statistiquement significatif, son incidence est plutôt limitée, quelle que soit la définition d'EFC utilisée. Enfin, il apparaît clairement que la taille des entreprises a un effet important sur la croissance des ventes. L'incidence relative, sur les ventes, des EFC comptant d’un à neuf employés (voir le paramètre de la variable PETITE_ENTR) est donc de 7 % à 9 % moindre que celle des EFC dotées d'un effectif allant de 100 à 250 employés. En règle générale, comme les plus grandes EFC vendent relativement plus que les petites, leur incidence sur la croissance des ventes devrait être supérieure à celle des petites.
La spécification économétrique de ce modèle ne permet cependant pas d'établir une différenciation selon la taille (elle ne permet pas de savoir si les effets attribuables aux EFC découlent simplement de leur taille — les plus grandes entreprises ayant davantage d'incidence sur la croissance des ventes). Pour répondre à cette question, la prochaine section présente une division des entreprises en deux sous-échantillons établis selon le niveau des ventes.
5.2 Résultats pour les sous-échantillons de petits et de grands vendeurs
Afin de dissocier l'effet de la taille, nous avons divisé l'échantillon en deux sous-échantillons, l'un représentant les entreprises dont les ventes sont inférieures à la moyenne (deuxième colonne), et l'autre, celles dont les ventes sont supérieures à la moyenne. Les deux sous-échantillons ont été estimés simultanément au moyen d'un estimateur SUR (régression apparemment indépendante). Comme cet estimateur met en corrélation de l'information non observée dans les deux sous-échantillons, il débouche sur une mesure plus efficace. En d'autres mots, les estimations tiennent compte des facteurs non observés communs aux deux sous-échantillons.
Comme le montre le tableau 6, les effets différentiels des entreprises à forte croissance et des entreprises à faible croissance sont significatifs et statistiquement plus marqués pour les entreprises dont les ventes sont supérieures à la moyenne (troisième colonne) que pour celles dont les ventes sont inférieures à la moyenneNote 11. Les résultats de l'analyse de régression apparemment indépendante (SUR) réalisée sur le sous-échantillon des entreprises qui vendent davantage que la moyenne montrent que les EFC définies par les approches de l'OCDE-Eurostat (EFC_OCDE), du point d'inflexion (EFC_EXT) et du décile supérieur (EFC_DIS) enregistrent respectivement un taux de croissance des ventes de 19,8 %, 28,9 % et 26,6 % supérieur à celui des entreprises à faible croissance. En revanche, les résultats estimés pour le sous-échantillon des entreprises qui vendent moins que la moyenne sont respectivement de 9,2 %, 16,4 % et 9,9 % plus élevés que ceux des entreprises à faible croissance. Ainsi, les estimations des ventes — obtenues par l'approche du décile supérieur — font ressortir les différences les plus importantes entre l'échantillon complet et les deux sous-échantillons, sur le plan de l'incidence.
Les estimations des deux sous-échantillons indiquent une inversion des signes des paramètres des effets de la taille par rapport à l'échantillon complet. En fait, comparativement aux plus grandes entreprises, les petites entreprises ont un effet relativement positif sur la croissance des ventes. Cette inversion des effets de la taille révèle l'importance de la division des entreprises selon leur niveau de rendement au chapitre des ventes. Le différentiel entre les petites et les plus grandes entreprises quant à leur incidence sur la croissance des ventes se trouve atténué, puisqu'il se situe actuellement entre 5,3 % et 5,9 %. Selon l'approche du décile supérieur, l'incidence des petites entreprises sur la croissance des ventes est de 3,1 % supérieure à celle des plus grandes entreprises. Il convient également de noter que pour les entreprises qui vendent plus que la moyenne, le différentiel des effets entre les petites et les moyennes entreprises est négligeable.
Selon toute attente, cette analyse a démontré que les EFC avaient sur la croissance des ventes une incidence supérieure à celle des entreprises à faible croissance, quelle que soit la définition utilisée. En effet, après division de l'échantillon complet en sous-échantillons de petits et grands vendeurs, l'incidence des EFC est assez similaire selon les trois approches. Cependant, avec l'approche du décile supérieur, les estimations liées au modèle indiquent davantage de différences sur le plan des incidences entre les grands et les petits vendeurs que ne le font les autres définitions des EFC. Une fois de plus, ces différences dans les résultats renforcent l'idée que l'approche du décile supérieur assure une meilleure couverture des petites entreprises.
Enfin, l'analyse a montré que la taille était un déterminant important de la performance des entreprises en matière de la croissance des ventes, ce qui n'est pas le cas avec l'âge de l'entreprise.
Échantillon Estimateur | Échantillon complet MCO | Entreprises dontles ventes totales < moyenne (ventes) SUR[1] 514 029 | Entreprises dontles ventes totales > moyenne (ventes) SUR[2] 101 311 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Équation | Effet marginal | Test T | Effet marginal | Test T | Effet marginal | Test T | Tests de Chow |
Variables | |||||||
EQ1 | |||||||
EFC_OCDE | 19,800Note *** | 41,80 | 9,238Note *** | 11,13 | 19,842Note *** | 36,11 | EFC_OCDE [SUR1] = EFC_OCDE [SUR2] χ2 = 113,42 Prob > χ2 = 0,0 |
ÂGE | 0,393Note *** | 88,80 | 0,369Note *** | 87,07 | 0,614Note *** | 40,44 | |
PETITE_ENTR | 7,181Note *** | 18,49 | 3,708Note ** | 2,78 | 3,353Note *** | 7,11 | |
MOY_ENTR | 2,085Note *** | 5,34 | 5,699Note *** | 4,26 | 0,446 | 1,07 | |
CONSTANTE | 14,271Note *** | 35,09 | 2,942Note ** | 2,20 | 21,049Note *** | 30,75 | |
CONTRÔLE POUR L'INDUSTRIE | OUI | OUI | OUI | ||||
EQ 2 | |||||||
EFC_EXT | 25,210Note *** | 59,54 | 16,432Note *** | 30,09 | 28,926Note *** | 50,29 | EFC_EXT [SUR1] = EFC_EXT [SUR2] χ2 = 248,11 Prob > χ2 = 0,0 |
ÂGE | 0,366Note *** | 84,65 | 0,359Note *** | 84,40 | 0,507Note *** | 35,35 | |
PETITE_ENTR | 6,169Note *** | 16,02 | 4,921Note *** | 3,64 | 5,209Note *** | 11,19 | |
MOY_ENTR | 2,360Note *** | 6,07 | 5,966Note *** | 4,41 | 0,325 | 0,79 | |
CONSTANTE | 12,880Note *** | 32,03 | 1,606 | 1,19 | 17,665Note *** | 26,95 | |
CONTRÔLE POUR L'INDUSTRIE | OUI | OUI | OUI | ||||
EQ 3 | |||||||
EFC_DIS | 12,380Note *** | 152,57 | 9,97Note *** | 99,58 | 26,592Note *** | 57,34 | EFC_EXT [SUR1] = EFC_EXT [SUR2] χ2 = 1 227,43 Prob > χ2 = 0,0 |
ÂGE | 0,330Note *** | 81,46 | 0,315Note *** | 76,24 | 0,447Note *** | 31,76 | |
PETITE_ENTR | 9,750Note *** | 36,21 | 3,123Note ** | 2,35 | 0,659 | 1,41 | |
MOY_ENTR | 3,750Note *** | 13,79 | 5,289Note *** | 3,98 | 1,577Note *** | 3,81 | |
CONSTANTE | 14,260Note *** | 48,76 | 1,432 | 1,08 | 17,714Note *** | 27,28 | |
CONTRÔLE POUR L'INDUSTRIE | OUI | OUI | |||||
Estimateurs : moindre carré ordinaire (MCO) et régression apparemment indépendante (SUR). |
6. Conclusion et orientations pour les recherches à venir
Pendant des décennies, et d'autant plus depuis la récente crise financière, les décideurs et les universitaires se sont intéressés aux entreprises à forte croissance (EFC) ainsi qu'aux conditions qui favorisent leur croissance, en particulier à l'emploi. La complexité de la mesure des EFC continue d'alimenter les débats sur la façon optimale de rendre compte du phénomène ainsi que de l'incidence des EFC sur le rendement des affaires et la performance économique.
La principale contribution du présent ouvrage a été la comparaison des différentes méthodes de mesure des EFC. En comparant les approches servant à définir les EFC mises au point par l'OCDE-Eurostat et le BLS des États-Unis (point d'inflexion), cette étude a présenté un contexte comparatif qui offre une couverture plus exhaustive des catégories de tailles d'entreprises — notamment celle des entreprises qui comptent moins de dix employés — tout en atténuant le biais introduit par la catégorie de tailles et en tenant compte du contexte national unique d'une économie donnée. Plus important encore peut-être, cette étude donne à penser que le nombre d'EFC peut varier considérablement selon la définition adoptée.
En même temps, les constatations de la présente étude semblent concorder avec Coad et coll. (2014), qui font remarquer que les différentes questions posées par la recherche requièrent des définitions différentes de la croissance d'entreprise et, de ce fait, des définitions différentes des EFC. À première vue, notre approche de la mesure fondée sur le décile supérieur semble particulièrement appropriée à l'analyse des EFC dans un contexte national, alors que celle de l'OCDE-Eurostat convient peut-être davantage à l'analyse internationale comparée. Il ne faudrait cependant pas sous-estimer le potentiel offert par l'approche du décile supérieur dans l'évaluation et la comparaison de l'incidence dynamique de la croissance entre les tailles d'entreprises et les secteurs. En fait, une telle approche peut revêtir un intérêt particulier pour les décideurs qui veulent savoir quel type d'entreprise connaît la croissance au cours de divers cycles économiques, dans un contexte national donné.
Il est donc important que les travaux futurs sur le sujet tiennent compte des aspects multidimensionnels des EFC, en utilisant plusieurs mesures plutôt qu'une seule. Dans cet esprit, la réalisation d'une analyse sur les indicateurs de performance économique devrait tenir compte des différentes définitions des EFC. À notre connaissance, aucune étude comparative internationale n'a encore exploré cette approche. Cela pourrait se faire à l'aide d'une analyse longitudinale de modèle, dont l'objet serait d'évaluer de quelle façon les entreprises à forte croissance réagissent aux variations des cycles économiques.
Références
- Ahmad, N. (2006). « A proposed framework for business demography statistics » (anglais seulement), OECD Statistics Working Papers, no 2006/03. Éditions OCDE, Paris.
- Birch, D. (1987). Job creation in America: How our Smallest Companies Put the Most People to Work. Free Press, New York.
- Birch, D. L. (1979). The Job Generation Process. MIT Program on Neighborhood and Regional Change. Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts.
- Bottazzi, G., et A. Secchi (2006). « Explaining the distribution of firm growth rates », Rand Journal of Economics, vol. 37, no 2, p. 235-256.
- Bravo-Biosca, A. (2010). Growth Dynamics: Exploring Business Growth and Contraction in Europe and the US. Rapport de recherche, NESTA, Londres, Royaume-Uni.
- Brown, R., C. Mason et S. Mawson (2014). Increasing 'The Vital 6 Percent': Designing Effective Public Policy to Support High Growth Firms. Working Paper no 14/01, NESTA, Londres, R.-U.
- Clayton, R., A. Sadeghi, D. M. Talan et J. R. Spletzer (2013). « High-employment-growth firms: Defining and counting them », Monthly Labor Review. Bureau of Labor Statistics, United States Department of Labor (juin 2013).
- Coad, A., S. O. Daunfeldt, W. Hölzl, D. Johanssonz et P. Nightingale (2014). « High-growth firms: Introduction to the special section », Industrial and Corporate Change, vol. 23, no 1, p. 91-112.
- Commission européenne (2010). Europe 2020 : Stratégie pour une croissance intelligente, durable et inclusive. Communication de la Commission, Bureau des publications de la Commission européenne, Bruxelles, Belgique.
- Conseil des ministres des pays nordiques (2010). Nordic Entrepreneurship Monitor. Conseil des ministres des pays nordiques, Copenhague, Danemark.
- Daunfeldt, Swen-Olov, D. Johansson et D. Halvarsson (2015). « Using the Eurostat-OECD definition of high-growth firms: A cautionary note », Journal of Entrepreneurship and Public Policy, vol 4, no 1, p. 50-56.
- Deschryvere, M. (2008). High-growth Firms and Job Creation in Finland. Document de discussion no 1144, Research Institute of the Finnish Economy (ETLA), Helsinki.
- Dixon, J., et A.-M. Rollin (2012). Dynamique des entreprises : taux de croissance de l'emploi dans les petites et grandes entreprises au Canada. Statistique Canada, Division de l'analyse économique, Document de recherche, no 11-622 M au catalogue, no 25.
- Eurostat-OCDE (2007). Eurostat-OECD Manual on Business Demography Statistics. Publications de l'OCDE, Paris.
- Halabisky, D., E. Dreessen et C. Parsley (2006). « Growth in firms in Canada, 1985–1999 », Journal of Small Business & Entrepreneurship, vol. 19, no 3, p. 255-267.
- Haltiwanger, J. C., R. S. Jarmin et J. Miranda (2010). Who Creates Jobs? Small vs. Large vs. Young. National Bureau of Economic Research (NBER), NBER Working Papers, no 14/16300, Cambridge, Massachusetts.
- Henrekson, M., et D. Johansson (2010). « Gazelles as job creators: A survey and interpretation of the evidence » (anglais), Small Business Economics, vol. 35, no 2, p. 227-244.
- Hoffman, A. N., et M. Junge (2006). Documenting Data on High-growth Firms and Entrepreneurs across 17 Countries. Mimeo, Fora, Copenhagen.
www.ifn.se/Wfiles/wp/wp733.pdf - Hölzl, W. (2014). « Persistence, survival and growth: A closer look at 20 years of fast-growing firms in Austria », Industrial and Corporate Change, vol. 12, no 1.
- Moreno, A., et J. Casillas (2007). « High-growth SMEs versus non-high-growth SMEs: A discriminant analysis », Entrepreneurship and Regional Development, vol. 19, p. 69-88.
- Nightingale, P., et A. Coad (2014). « Muppets and gazelles: Political and methodological biases in entrepreneurship research », Industrial and Corporate Change, vol. 23, no 1.
- Organisation de coopération et de développement économiques (2014). Panorama de l'entrepreneuriat 2014. Éditions OCDE.
- Organisation de coopération et de développement économiques (2010). High-Growth Enterprises: What Governments Can Do to Make a Difference? Publications de l'OCDE, Paris, France.
- Penrose, E. (1959). A Theory of the Growth of the Firm. Oxford, Oxford University Press.
- Pierrakis, Y., et S. Westlake (2014). Reshaping the UK Economy: The Role of Public Investment in Financing Growth. Rapport de recherche, NESTA, Londres, Royaume-Uni.
- Schreyer, P. (2000). « High-growth firms and employment » (anglais seulement). OECD Science, Technology and Industry Working Papers, no 2000/03, Éditions OCDE.
- Schumpeter, J. A. (1942). Capitalism, Socialism and Democracy. Routledge, New York et Londres. Édition française (1951), Capitalisme, socialisme et démocratie, Paris, Petite Bibliothèque Payot. Réédition (1974).
- Stanley, M. H. R., L. A. N. Amaral, S. V. Buldyrev, S. Havlin, H. Leschhorn, P. Maass, M. A. Salinger, et H.E. Stanley (1996). « Scaling behavior in the growth of companies », Nature, vol. 379, p. 804-806.
- Storey, D. J. (1994). Understanding the Small Business Sector. Routledge, Londres, Royaume-Uni.
Annexe
Secteur | Moyennes entreprises | Total par secteur | |||
---|---|---|---|---|---|
[10-19] | [20-49] | [50-99] | [100-250] | ||
11 Agriculture, foresterie, pêche et chasse | 10 | 100 | 40 | 10 | 150 |
21 Extraction minière et extraction de pétrole et de gaz | X | 60 | 40 | X | 130 |
22 Services publics | X | X | X | X | 10 |
23 Construction | 30 | 640 | 250 | 120 | 1 040 |
31-33 Fabrication | 30 | 460 | 220 | 120 | 830 |
41 Commerce de gros | 10 | 260 | 100 | 50 | 430 |
44-45 Commerce de détail | 30 | 360 | 130 | 50 | 570 |
48-49 Transport et entreposage | 10 | 210 | 80 | 30 | 330 |
51 Industrie de l'information et industrie culturelle | X | 50 | 40 | X | 120 |
52 Finance et assurance | 10 | 50 | 40 | 10 | 100 |
53 Services immobiliers et services de locationet de location à bail | 10 | 90 | 40 | 10 | 140 |
54 Services professionnels, scientifiques et techniques | 20 | 320 | 130 | 70 | 540 |
55 Gestion de sociétés et d'entreprises | X | X | 10 | X | 50 |
56 Services administratifs, services de soutien, services de gestion des déchets et services d'assainissement | 10 | 240 | 140 | 100 | 490 |
61 Services d'enseignement | X | 50 | X | X | 90 |
62 Soins de santé et assistance sociale | 10 | 130 | 70 | 40 | 240 |
71 Arts, spectacles et loisirs | 10 | 70 | 30 | 10 | 110 |
72 Services d'hébergement et de restauration | 20 | 330 | 140 | 50 | 540 |
81 Autres services | 10 | 160 | 60 | 30 | 260 |
Total (excluant 91) | 210 | 3 640 | 1 560 | 770 | 6 170 |
Note 1 : Les dénombrements d'entreprises sont arrondis au multiple de 10 le plus près. Chaque total étant calculé avant l'arrondissement, il pourrait ne pas refléter exactement la somme de ses parties. Note 2 : Les données confidentielles sont indiquées par un « X » dans le tableau. Sources : Statistique Canada, Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat (2012); et calculs des auteurs. |
Secteur | Petites entreprises | Moyennes entreprises | Total par secteur | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
[1-4] | [5-9] | [10-19] | [20-49] | [50-99] | [100-250] | ||
11 Agriculture, foresterie, pêche et chasse | 0 | 10 | 180 | 160 | 40 | 10 | 390 |
21 Extraction minière et extraction de pétrole et de gaz | 0 | 0 | 70 | 100 | 40 | 30 | 240 |
22 Services publics | 0 | 0 | X | X | X | 0 | 10 |
23 Construction | 0 | 10 | 680 | 840 | 260 | 120 | 1 920 |
31-33 Fabrication | 0 | 10 | 280 | 540 | 230 | 120 | 1 170 |
41 Commerce de gros | 0 | 10 | 250 | 350 | 110 | 50 | 770 |
44-45 Commerce de détail | 0 | 10 | 340 | 480 | 140 | 50 | 1 010 |
48-49 Transport et entreposage | 0 | 10 | 250 | 290 | 80 | 30 | 670 |
51 Industrie de l'information et industrie culturelle | 0 | X | 60 | 70 | 40 | X | 200 |
52 Finance et assurance | 0 | 0 | 50 | 70 | 40 | 20 | 170 |
53 Services immobiliers et services de location et de location à bail | 0 | 10 | 150 | 160 | 40 | 20 | 380 |
54 Services professionnels, scientifiques et techniques | 0 | 20 | 420 | 470 | 150 | 70 | 1 130 |
55 Gestion de sociétés et d'entreprises | 0 | X | X | X | X | X | 120 |
56 Services administratifs, services de soutien, services de gestion des déchets et services d'assainissement | 0 | 10 | 250 | 350 | 160 | 110 | 870 |
61 Services d'enseignement | 0 | 1 | 70 | 80 | 20 | 10 | 180 |
62 Soins de santé et assistance sociale | 0 | 10 | 200 | 190 | 70 | 40 | 510 |
71 Arts, spectacles et loisirs | 0 | X | 80 | 90 | 30 | X | 210 |
72 Services d'hébergement et de restauration | 0 | 10 | 290 | 450 | 150 | 50 | 950 |
81 Autres services | 0 | X | 200 | 230 | 60 | X | 520 |
Total (excluant 91) | 0 | 110 | 3 840 | 4 970 | 1 680 | 800 | 11 400 |
Note 1 : Les dénombrements d'entreprises sont arrondis au multiple de 10 le plus près. Chaque total étant calculé avant l'arrondissement, il pourrait ne pas refléter exactement la somme de ses parties. Note 2 : Les données confidentielles sont indiquées par un « X » dans le tableau. Sources : Statistique Canada, Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat (2012); et calculs des auteurs. |
Secteur | Petites entreprises | Moyennes entreprises | Total par secteur | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
[1-4] | [5-9] | [10-19] | [20-49] | [50-99] | [100-250] | ||
11 Agriculture, foresterie, pêche et chasse | 2 730 | 610 | 230 | 110 | 20 | 10 | 3 700 |
21 Extraction minière et extraction de pétrole et de gaz | 440 | 100 | 50 | 30 | 10 | 10 | 640 |
22 Services publics | 20 | 20 | 10 | X | X | X | 50 |
23 Construction | 6 090 | 2 010 | 1 100 | 510 | 130 | 50 | 9 880 |
31-33 Fabrication | 1 780 | 920 | 660 | 570 | 210 | 100 | 4 240 |
41 Commerce de gros | 2 520 | 910 | 640 | 360 | 100 | 40 | 4 570 |
44-45 Commerce de détail | 4 640 | 2 140 | 1 140 | 680 | 240 | 90 | 8 940 |
48-49 Transport et entreposage | 2 450 | 470 | 300 | 190 | 60 | 20 | 3 480 |
51 Industrie de l'information et industrie culturelle | 410 | 140 | 90 | 60 | 20 | 10 | 730 |
52 Finance et assurance | 920 | 230 | 110 | 80 | 30 | 20 | 1 390 |
53 Services immobiliers et services de location et de location à bail | 2 220 | 480 | 230 | 100 | 30 | 10 | 3 060 |
54 Services professionnels, scientifiques et techniques | 7 780 | 1 010 | 560 | 280 | 70 | 30 | 9 740 |
55 Gestion de sociétés et d'entreprises | 400 | 90 | 60 | X | X | X | 600 |
56 Services administratifs, services de soutien, services de gestion des déchets et services d'assainissement | 2 440 | 730 | 390 | 230 | 80 | 50 | 3 930 |
61 Services d'enseignement | 280 | 130 | 90 | 60 | 20 | 20 | 600 |
62 Soins de santé et assistance sociale | 2 280 | 990 | 470 | 190 | 60 | 40 | 4 020 |
71 Arts, spectacles et loisirs | 600 | 230 | 180 | 120 | 40 | 10 | 1 190 |
72 Services d'hébergement et de restauration | 1 750 | 1 320 | 1 130 | 800 | 230 | 70 | 5 300 |
81 Autres services | 4 320 | 1 410 | 550 | 200 | 50 | 20 | 6 550 |
Total (excluant 91) | 44 070 | 13 940 | 7 980 | 4 610 | 1 410 | 600 | 72 600 |
Note 1 : Les dénombrements d'entreprises sont arrondis au multiple de 10 le plus près. Chaque total étant calculé avant l'arrondissement, il pourrait ne pas refléter exactement la somme de ses parties. Note 2 : Les données confidentielles sont indiquées par un « X » dans le tableau. Sources : Statistique Canada, Base de données des indicateurs de l'entrepreneuriat (2012); et calculs des auteurs. |