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Croissance des jeunes entreprises et territoires

Philippe Moati, Marjorie Mazars et Laurent Pouquet
p. 61-82

Résumés

Cette étude s’intéresse à l’influence des caractéristiques du territoire d’implantation sur la croissance des jeunes entreprises. Le territoire constitue à la fois pour les entreprises une offre de ressources, des débouchés et un accès à des mécanismes de coordination. Par la mobilisation des données individuelles de l’enquêtes SINE de l’INSEE, un modèle de croissance est construit afin de tester l’influence d’un large ensemble de variables décrivant l’environnement local des entreprises. Il ressort que les caractéristiques du territoire d’implantation jouent un rôle significatif, mais modeste, sur la croissance des jeunes entreprises au cours des trois premières années d’activité. En particulier, l’offre d’un environnement dense et riche en ressources exerce une influence positive sur la croissance des jeunes entreprises. De même, la spécialisation marquée du territoire dans l’activité de l’entreprise, gage de la présence locale de ressources spécifiques et d’économies de localisation, apporte un soutien à la croissance. À l’inverse, l’intensité de la concurrence locale tend à pénaliser la croissance.

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Texte intégral

Introduction

1La propension des jeunes entreprises à la croissance est, avec leur taux de survie, une variable clé pour l’impact à moyen et long terme de la création d’entreprises sur l’emploi. Or, cette propension à la croissance est très inégale parmi les entreprises nouvellement créées. Selon les données de l’enquête SINE de l’INSEE, seules 36 % des entreprises créées en 1998 et pérennes en 2001 ont créé des emplois et, pour la plupart d’entre elles, le nombre d’emplois créés est très modeste (1 ou 2 pour 23 % des entreprises créatrices d’emplois). Les effectifs sont stables dans 55 % des entreprises, alors qu’ils diminuent dans près de 9 % des cas.

2Cette recherche s’intéresse à l’influence du territoire d’implantation sur la croissance des jeunes entreprises. Les travaux sur la nature des relations entre firmes et territoires se sont multipliés ces dernières années, en particulier dans le cadre de la problématique des clusters1, de la proximité2 et des externalités de connaissance. L’impact du territoire d’implantation sur les performances des entreprises reposerait, au-delà des considérations traditionnelles relatives à la position géographique et au coût des facteurs, sur l’accès à des ressources spécifiques et au bénéfice d’externalités de diverses natures tenant en particulier à la faculté, inégale, des territoires à mettre en relation les acteurs.

3La littérature s’est surtout intéressée à l’influence des territoires sur la capacité d’innovation des entreprises et la question de l’influence du territoire d’implantation sur la croissance des jeunes entreprises n’est que très rarement abordée3. On observe pourtant des différences spatiales importantes dans le rythme de croissance des jeunes entreprises. Par exemple, en se cantonnant aux zones d’emploi importantes, le contraste est saisissant entre d’une part Nanterre ou Montpellier où, respectivement 47 % et 45 % des jeunes entreprises affichent une croissance de leurs effectifs trois ans après leur création, et Toulon ou Strasbourg où cette proportion n’est que de 36 % et 31 %, alors que près de 15 % ont vu leur taille diminuer (contre moins de 7 % à Nanterre et Montpellier).

4Il ressort de notre étude, menée à partir des résultats de l’enquête SINE au niveau des zones d’emploi, que le degré de munificence de l’environnement local (densité économique, niveau de revenu, abondance des ressources cognitives…) apporte un soutien à la croissance des jeunes entreprises. La spécialisation du territoire dans le secteur d’activité de l’entreprise est positivement associée à la croissance, alors que l’intensité de la concurrence locale exerce un effet négatif. Ces résultats confirment le rôle de pourvoyeur d’externalités joué par les territoires. Toutefois, l’influence du territoire sur la croissance des jeunes entreprises est globalement modeste.

5L’article est organisé de la manière suivante. La section 1 étudie les principaux mécanismes par lesquels les territoires sont théoriquement en mesure d’affecter la croissance des jeunes entreprises et dont sont déduites un certain nombre d’hypothèses testables. Les variables mobilisées dans l’étude sont présentées dans la section 2. Le modèle est exposé dans la section 3 et les résultats de son estimation dans la section 4.

L’influence du territoire d’implantation sur la croissance des jeunes entreprises : survol théorique

6L’influence du territoire d’implantation sur la croissance des jeunes entreprises est susceptible d’intervenir à trois niveaux d’analyse.

L’offre de ressources

7Certaines des ressources nécessaires à l’activité des entreprises se distinguent par leur faible mobilité géographique et se trouvent donc attachées aux territoires où elles se trouvent et qui, souvent, les produisent. Par exemple, si le capital dispose d’une remarquable mobilité (tout au moins du point de vue des grandes entreprises), le travail reste, en règle générale, attaché aux territoires. Chaque territoire affiche certaines spécificités en termes de dotations en ressources fixes. La faible mobilité des petites entreprises les rend particulièrement dépendantes de l’offre de ressources locale. La richesse de cette offre (mais aussi son adaptation qualitative aux besoins spécifiques de chaque firme) est donc susceptible d’agir sur le rythme de croissance des jeunes entreprises par son influence sur leur « capacité » de croissance4. La croissance des jeunes entreprises devrait donc, toutes choses égales par ailleurs, être plus forte dans les territoires à forte densité économique5 (qui offrent aux entreprises un environnement diversifié, particulièrement munificent et générateur d’économies d’urbanisation).

  • H1 : la croissance des jeunes entreprises est favorisée par leur implantation sur un territoire à forte densité économique.

8Plus précisément, le marché du travail constitue un aspect important de l’offre de ressources des territoires, par l’intermédiaire du niveau des salaires, mais aussi par la facilité d’accès aux qualifications. L’existence d’un marché du travail pour certaines qualifications spécifiques est généralement associée à la présence d’un nombre significatif d’entreprises de la même branche (voire, d’un « cluster ») ayant pu favoriser la constitution d’un bassin d’emploi spécialisé, voire de structures de formation. Aux économies de localisation liées au marché du travail s’ajoutent alors celles pouvant naître de la présence sur place de fournisseurs spécialisés et de prestataires de services, ainsi que les externalités de connaissance associées notamment à la circulation de la main-d’œuvre et la facilitation de la mise en réseau par la proximité. Fingleton et al. [2004] ont montré, pour le secteur britannique des services informatiques, que la présence sur le territoire d’un cluster a un impact positif sur la croissance des PME du secteur, confortant ainsi le résultat obtenu par Van Oort et Stam [2004] pour l’industrie néerlandaise des technologies de l’information et de la communication. Audretsch et Dohse [2004] ont mis en évidence une influence du niveau de richesse en ressources cognitives des territoires d’implantation sur la croissance des entreprises, influence qui n’est toutefois statistiquement significative que sur les entreprises exerçant une activité intensive en connaissance.

  • H2 : la croissance des jeunes entreprises est favorisée par leur implantation sur un territoire doté des ressources spécifiques nécessaires à leur activité.

9Les infrastructures de transport conditionnent la facilité avec laquelle les entreprises locales pourront se connecter aux grands réseaux d’échange. Les infrastructures de télécommunication déterminent quant à elles la qualité et le coût des échanges d’informations, dont on connaît le rôle croissant dans la vie des entreprises.

  • H3 : la croissance des jeunes entreprises est favorisée par la richesse des infrastructures de communication du territoire.

10Le degré de munificence de l’environnement local doit être mis en relation avec l’intensité de la concurrence à laquelle se livrent les firmes locales pour l’acquisition des ressources. Cette concurrence peut jouer un rôle ambigu sur la croissance des jeunes entreprises : rendant l’accès aux ressources plus difficile, elle est de nature à entraver la croissance. On pense aux tensions qui peuvent régner sur le marché du travail de certaines qualifications spécifiques ou à la saturation des disponibilités foncières et immobilières. Dans le même temps, cette concurrence contraint la jeune entreprise à améliorer sa compétitivité (notamment par l’augmentation rapide de sa taille) afin de survivre. Une concurrence locale intense pour l’accès aux ressources peut être ainsi associée à l’observation d’une forte croissance des jeunes entreprises, par l’élimination rapide des entreprises les moins compétitives.

  • H4 : une forte concurrence locale pour l’accès aux ressources réduit la capacité de croissance des entreprises

11ou,

  • H5 : une forte concurrence locale pour l’accès aux ressources stimule le besoin de croissance des entreprises.

L’offre de débouchés

12L’ouverture, avec la mondialisation, du champ géographique pertinent de nombreux marchés, la diffusion de la pratique du « global sourcing » ainsi que la dématérialisation d’un nombre croissant de biens et de services, tendent à réduire la portée d’une vision des territoires comme espace de transaction, comme lieux de rencontre entre l’offre et la demande (vision que l’on trouve pourtant à la base de nombreux modèles d’économie géographique). Néanmoins, en raison de leur jeunesse même et de leur très petite taille, les jeunes entreprises sont relativement nombreuses à dépendre du marché local pour une large part de leurs débouchés. Ainsi, selon les résultats de l’enquête Sine, 46 % des entreprises créées en 1998 déclarent travailler principalement pour un marché local et 32 % pour un marché régional. Elles ne sont que 22 % à déclarer un champ commercial national ou international. Cet ancrage des jeunes entreprises sur les marchés locaux est pour une bonne part imputable au poids des créations dans les secteurs du commerce de détail et des services aux particuliers. La croissance du nombre de jeunes entreprises est donc fortement dépendante des débouchés que leur territoire d’implantation offre à leur activité (registre des « opportunités de croissance » de Davidsson [1991]). Pour les entreprises s’adressant aux consommateurs, ces débouchés (et leur croissance) reposent sur l’importance (et la croissance) de la population locale et de son revenu moyen. Ils dépendent aussi de la capacité du territoire à attirer, pour un temps plus ou moins long, les consommateurs venus d’autres territoires : attraction commerciale sur les territoires voisins, flux touristiques, résidences secondaires… Pour les jeunes entreprises qui vendent à d’autres entreprises, les opportunités de croissance dépendent de la densité de la clientèle locale et de sa propension à s’approvisionner localement.

  • H6 : la croissance des jeunes entreprises est positivement liée à l’importance et à la croissance des débouchés qui leur sont ouverts localement.

13La présence locale de débouchés importants et croissants constitue évidemment un ingrédient déterminant de l’influence du territoire sur les opportunités de croissance des jeunes entreprises. Il convient cependant de prendre également en considération la densité de l’offre locale qui détermine l’intensité de la concurrence à laquelle devront faire face les entreprises nouvelles.

  • H7 : l’intensité de la concurrence limite le champ des opportunités de croissance associé aux débouchés locaux.

L’accès à des mécanismes de coordination

14La littérature sur l’entrepreneuriat souligne l’importance pour les jeunes entreprises de l’insertion du créateur dans des réseaux variés6. Les réseaux sont à la fois des voies d’accès à des ressources spécifiques, des vecteurs de soutien psychologique, des sources d’idées, d’information et d’assistance, des facilitateurs de transaction par le jeu d’effets de signal ou de réputation…

15Les réseaux auxquels les entreprises sont susceptibles de participer peuvent avoir des emprises spatiales très différentes. Mais plus les relations au sein du réseau sont intenses et impliquent des échanges d’informations peu formalisés sur un mode interactif, plus les contacts interpersonnels sont nécessaires à la bonne marche du réseau. La proximité géographique est donc de nature à favoriser la participation à des réseaux, en particulier de la part de petites entreprises mono-établissement et dont le personnel d’encadrement est très limité. Les réseaux personnels du créateur (relations familiales, amicales, associatives, issues de son expérience professionnelle passée…), fréquemment mobilisés à différents niveaux pour la bonne marche de l’entreprise, s’inscrivent le plus souvent de manière privilégiée localement. L’insertion dans de nouveaux réseaux est elle aussi favorisée par la proximité qui facilite la recherche, l’identification et la rencontre de partenaires potentiels [Maillat et Kebir, 1999].

16Le territoire d’implantation est donc souvent, pour les petites entreprises, le lieu privilégié de la participation à des réseaux et de l’activation d’un capital social susceptible de conduire à des collaborations. Or, tous les territoires ne sont pas équivalents dans leur capacité à favoriser la mise en réseau des petites entreprises. Ceci renvoie à la dimension institutionnelle ou culturelle du territoire, vu alors comme pourvoyeur de systèmes de valeurs, de normes de comportement, de représentations partagées…, et qui contribue à la formation du cadre social dans lequel s’exerce l’activité des entreprises. L’articulation entre proximités géographique et culturelle met à la disposition des acteurs économiques des mécanismes de coordination originaux (des modalités de mise en relation) pouvant offrir un soutien significatif à leur compétitivité7. L’existence de ce type d’articulation est particulièrement probable au sein des territoires sièges de systèmes productifs localisés où proximités géographique et culturelle se trouvent couplées à la proximité économique (complémentarités des ressources).

  • H8 : la présence d’un système productif localisé sur le territoire est de nature à stimuler la croissance des jeunes entreprises des secteurs concernés.

17Soulignons cependant, avec Boschma [2005], qu’une « proximité cognitive » (en terme de base de connaissances) excessive entre firmes du territoire peut avoir un effet contreproductif, par le jeu d’» involuntary spillovers » consistant dans la diffusion involontaire de connaissances ou de savoir-faire. La simple crainte de subir ce type de diffusion peut constituer un obstacle à la mise en réseau avec des firmes locales du même secteur. Cet argument vient à l’appui de l’hypothèse H4 d’un effet négatif de la concurrence locale sur la croissance des jeunes entreprises.

18Le bénéfice des économies de proximité semble particulièrement important pour ce qui relève des activités d’innovation. De nombreuses études ont mis en évidence le caractère localisé des externalités de connaissance8 (résultant notamment de la recherche publique). Selon Acs, Audretch et Feldman [1994], les petites entreprises sont particulièrement sensibles au caractère localisé des externalités de connaissances issues de la recherche publique. Breschi et Lissoni [2001] insistent cependant sur le fait que les flux de connaissances susceptibles d’intervenir localement sont généralement moins spontanés et plus sélectifs que le terme « d’externalité » le laisse entendre et reposent en partie sur la mise en réseau explicite des acteurs.

  • H9 : La croissance des jeunes entreprises est susceptible d’être favorisée par l’importance de la production locale de connaissances.

19Au total, les raisons de penser que le territoire d’implantation est susceptible d’influencer le taux de croissance des jeunes entreprises sont nombreuses. À ce jour, cependant, peu d’études se sont attachées à mesurer explicitement cette influence9. Celles que nous avons identifiées confirment l’influence de certaines variables territoriales, telles que le potentiel d’externalités lié à la présence de clusters ou la richesse des ressources cognitives. Toutefois, ces effets ne sont repérés que sur des populations d’entreprises issues de secteurs de haute technologie.

Les variables

20Cette étude mobilise les données individuelles de l’enquête SINE de l’INSEE. Le dispositif SINE (Système d’Information sur les Nouvelles Entreprises) consiste dans la réalisation de plusieurs vagues d’enquêtes successives auprès de cohortes de créateurs d’entreprises. Les entreprises créées en 1994 et celles créées en 1998 ont été rassemblées dans un même échantillon10. Naturellement, seules les entreprises en activité durant deux vagues successives sont prises en compte. Notre échantillon se compose finalement de 17 498 entreprises dont on se propose d’analyser les déterminants de la croissance des effectifs (salariés et non salariés) à trois ans.

21Les variables explicatives ont été sélectionnées de manière à tester les hypothèses énoncées plus haut concernant l’influence du territoire d’implantation sur la croissance des entreprises. Certaines de ces hypothèses se montrent rétives à la réduction sous la forme de variables quantitatives, accessibles à partir de bases de données courantes au niveau de désagrégation géographique recherché. Il en va ainsi en particulier des aspects relevant de la mise en réseau des acteurs qui exigeraient une batterie d’indicateurs beaucoup plus sophistiqués11.

22Un ensemble de variables de contrôle a été constitué afin de prendre en compte les déterminants sectoriels et ceux associés aux caractéristiques spécifiques de l’entreprise et de son créateur, dont on sait qu’elles jouent un rôle essentiel dans la croissance des jeunes entreprises. Les données utilisées proviennent des résultats du recensement, des statistiques d’emploi de l’Unedic, des DADS, de la Direction générale des impôts, de l’INPI…

Les variables relatives aux territoires

23Sauf mention contraire, les indicateurs décrivant le territoire d’implantation de l’entreprise ont été élaborés au niveau des zones d’emploi. Cependant, il serait absurde de supposer que l’influence du territoire d’implantation sur les performances des entreprises se bornerait à la zone d’emploi. L’échelle géographique pertinente pour rendre compte des questions qui nous préoccupent (le champ des externalités de connaissance, la dimension géographique pertinente des marchés, la présence des infrastructures…) est une question d’une redoutable complexité n’admettant sans doute pas de réponse univoque. C’est la raison pour laquelle, plutôt que postuler a priori une échelle géographique comme pertinente, chaque variable territoriale X est construite, pour chaque zone d’emploi i, en prenant en compte sa valeur dans chacune des autres zones d’emploi du territoire national, pondérée par le temps de trajet t nécessaire pour parcourir la distance qui les sépare, selon la formule suivante :

24Toutes les variables territoriales ont subi cette transformation.

25Un indicateur de densité économique a été construit afin de tester l’hypothèse H1.

  • DENSECO : nombre d’emplois/superficie de la zone d’emploi en km2 en 1999

26Les hypothèses H2 et H8 sont abordées au travers de l’observation de concentrations sectorielles d’activité sur les territoires. Il est courant de mesurer ces concentrations sectorielles par le quotient de localisation de Hoover :

27où Eij est l’emploi (salarié) dans le secteur i et la zone d’emploi.

28Cependant, cet indicateur de spécialisation ne prend pas en compte la masse absolue que représente l’activité sur le territoire. Or, l’offre de ressources, la production d’externalités, l’attractivité d’un pôle sectoriel sont probablement corrélées à sa densité. Pour tenir compte de ce point, Fingleton et al. [2004] ont proposé une adaptation du quotient de Hoover. Celle-ci consiste tout d’abord à calculer la valeur de Êij qui conduit à LQij = 1. L’indicateur de spécialisation final est alors :

29Les indicateurs LQF sont construits sur la base de la nomenclature sectorielle en 36 postes. À chaque entreprise est ensuite associé l’indicateur de spécialisation de sa zone d’emploi d’implantation (et des zones d’emploi voisines, selon la méthodologie décrite plus haut) dans son secteur d’appartenance. On s’attend à ce que cet indicateur soit positivement corrélé à la croissance.

30La munificence de l’environnement local est également susceptible d’être liée au degré de diversité des activités économiques qui s’y déroulent. La diversification du tissu économique local est appréhendée par :

31où Si est la part du secteur i (en NES 36) dans l’emploi total de la zone d’emploi en 2001.

32Les indicateurs d’infrastructures de transport de nature à tester l’hypothèse 3 sont les suivants :

  • AEROP = variable muette prenant la valeur 1 dans le cas de la présence d’un aéroport international dans la zone d’emploi

  • PORT = variable muette prenant la valeur 1 dans le cas de la présence d’un port maritime de marchandises

  • TGV = variable muette prenant la valeur 1 dans le cas de la présence d’une gare TGV

  • PTRANS = part du secteur du transport dans les effectifs salariés de la zone d’emploi en 1999.

33Il ne nous a pas été possible de construire un indicateur de la dotation en infrastructures de télécommunications du territoire pour la période étudiée. On peut cependant supposer que celles-ci sont positivement corrélées à DENSECO12.

34L’influence de la concurrence locale sur la croissance (hypothèses H4 et H5) est appréhendée à différents niveaux. De manière très générale, elle est mesurée par la densité d’entreprises du même secteur dans la zone d’emploi :

  • CONCij : nombre d’entreprises du secteur i dans la zone d’emploi j / superficie de la zone d’emploi j.

35On associe à chaque entreprise le coefficient CONC correspondant à son secteur d’appartenance et à sa zone d’emploi d’implantation.

36La concurrence pour l’accès aux ressources est appréhendée indirectement par le niveau des salaires13. Sont pris en compte ici les niveaux du salaire horaire pour quatre grandes qualifications au niveau du département en 1999 :

  • SALCADR : salaire horaire moyen des cadres et chefs d’entreprise dans le département

  • SALINTERM : salaire horaire moyen des professions intermédiaires dans le département

  • SALEMPL : salaire horaire moyen des employés dans le département

  • SALOUV : salaire horaire moyen des ouvriers dans le département

  • DENSECO peut également être considéré comme un indicateur de concurrence générale pour l’accès aux ressources locales.

37Afin de tester l’hypothèse H6, l’offre de débouchés peut être appréhendée, très globalement, par DENSECO. Il est évidemment préférable de mesurer les débouchés de manière plus fine, au plus près de l’activité de chacune des entreprises. On définit ainsi cinq indicateurs exprimant la demande finale des ménages et des administrations :

  • POP : population résidente en 1999

  • REVENU : revenu fiscal moyen en 2000

  • PCOMM : part des effectifs salariés employés dans le secteur du commerce en 1999

  • PSERV : part des effectifs salariés employés dans le secteur des services aux particuliers en 1999

  • HOTEL : nombre de chambres d’hôtel en 1996

  • LITTORAL : variable muette prenant la valeur 1 en cas d’accès direct à la mer

  • PRESSEC : part des résidences secondaires dans le nombre total de logements en 1999

  • PADMIN : part du secteur « administration » dans l’emploi en 1999.

  • PCOMM, PSERV, HOTEL, LITTORAL, PRESSEC visent à identifier les « territoires de consommation » susceptibles de bénéficier d’une forte attractivité commerciale et touristique. PADMIN permet d’identifier les territoires jouant le rôle de capitales administratives.

38Il ne nous a malheureusement pas été possible de construire des indicateurs de débouchés interindustriels.

39La croissance des débouchés, à l’échelle de l’ensemble de la zone d’emploi, est mesurée par CROISEMP (qui est aussi un indicateur de prospérité économique du territoire) et CROISPOP.

  • CROISEMP : taux de croissance de l’emploi salarié total sur la zone d’emploi entre 1994 et 2001

  • CROISPOP : taux de croissance de la population résidentielle entre 1990 et 1999

40Enfin, les indicateurs de ressources cognitives des territoires mobilisés pour tester l’hypothèse H9 sont les suivants :

  • PBAC2 : part des diplômés à Bac + 2 ou plus dans la population active de la zone d’emploi en 1999

  • ÉTUDIANTS : nombre d’étudiants dans la zone d’emploi en 1999

    BREVETS : nombre de demandes de brevet dans le département en 1999 14.

Les variables de contrôle

41Afin d’éviter les erreurs de spécification, le modèle doit intégrer un certain nombre de variables de contrôle permettant de prendre en compte d’autres facteurs que la littérature a identifiés comme contribuant à la diversité des rythmes de croissance des entreprises.

42Dans la tradition des modèles de croissance d’entreprises et de la littérature attachée à l’étude empirique de la loi de Gibrat, on prend en compte la taille des entreprises au travers de la variable :

  • TOT : effectif total (salarié et non salarié) de l’entreprise au moment de la création.

43Concernant le profil du créateur, les variables retenues ont principalement pour objet de cerner le capital humain du chef d’entreprise. Toutes les variables sont issues de la première vague de l’enquête SINE :

  • AGE : âge du créateur au moment de la création.

44Les jeunes créateurs risquent de manquer d’expérience. À l’inverse, les créateurs âgés peuvent souffrir d’une faible orientation entrepreneuriale [Storey, 1994]. On attend donc une relation entre âge du créateur et croissance de l’entreprise en forme de U inversé. AGE2 (le carré de l’âge) est donc introduite dans le modèle.

  • ENACT : variable muette prenant la valeur 1 si le créateur était en activité avant la création.

45On sait que les chômeurs créateurs réalisent en moyenne de moins bonnes performances (Moati et al. [2000]). Un coefficient positif est donc attendu.

  • EXPERIENCE : variable muette prenant la valeur 1 si le créateur bénéficie d’une expérience professionnelle dans l’activité ou proche de l’activité de l’entreprise créée.

46Un effet positif sur la croissance est attendu [Cooper et al., 1994].

  • EXPERTPE : variable muette prenant la valeur 1 si le créateur dispose d’une expérience du travail en TPE

  • EXPERPME : variable muette prenant la valeur 1 si le créateur dispose d’une expérience du travail en PME

  • EXPERGE : variable muette prenant la valeur 1 si le créateur dispose d’une expérience du travail en grande entreprise.

47On attend un coefficient positif EXPERTPE et EXPERPME [Perren, 2000 ; Brüderl et al., 1992]. Notons néanmoins que Papadaki et Chami [2002] et Cooper et al. [1994] échouent à mettre en évidence une relation significative.

  • DIPLOINF : variable muette prenant la valeur 1 si le créateur n’est pas ou peu diplômé.

  • DIPLOSUP : variable muette prenant la valeur 1 si le créateur est diplômé de l’enseignement supérieur.

48On attend que la croissance de la jeune entreprise soit associée positivement au niveau de diplôme de son créateur [Teurlai, 2004].

  • FORM : variable muette prenant la valeur 1 si le créateur a bénéficié d’une formation avant la création.

  • ÉTUDE : variable muette prenant la valeur 1 si le créateur a réalisé une étude financière ou une étude de la concurrence avant la création.

49Ces deux variables sont des indicateurs du degré de préparation du projet. On attend une relation positive avec la croissance [Storey, 1994 ; Moati et al., 2000].

  • AIDEFI : variable muette prenant la valeur 1 si le créateur a bénéficié d’une aide publique au moment de la création.

50Moati et al. [2000] et Teurlai [2004] observent une relation négative avec la croissance de la jeune entreprise, du fait d’avoir bénéficié d’une aide publique.

51Deux variables ont été retenues pour décrire les caractéristiques de l’entreprise au moment de la création.

  • · MOY : engagement financier initial.

52Les données issues de SINE sur ce point étant discontinues, cinq variables muettes ont été construites en fonction du montant du capital investi :

  • MOY1 : engagement initial inférieur à 10 000 F

  • MOY2 : engagement initial compris entre 10 000 F et 49 999 F

  • MOY3 : engagement initial compris entre 50 000 F et 99 999 F

  • MOY3 : engagement initial compris entre 100 000 F et 499 999 F

  • MOY5 : engagement initial supérieur à 500 000 F.

53Les études antérieures réalisées à partir des mêmes données ont montré une très forte corrélation de l’engagement en capital initial avec la croissance de la jeune entreprise [Moati et al., 2000 ; Teurlai 2004].

54Enfin, dans la mesure où l’on peut présupposer que les jeunes entreprises artisanales ou exerçant une activité libérale auraient par nature un faible besoin de croissance, deux variables muettes sont introduites afin de pouvoir isoler cet effet éventuel :

  • ARTISANS : variable muette prenant la valeur 1 si l’entreprise est une exerce une activité artisanale.

  • PROFLIB : variable muette prenant la valeur 1 si l’entreprise exerce une activité libérale.

55Le secteur d’appartenance de l’entreprise est susceptible d’influencer son potentiel de croissance. La croissance sectorielle est appréhendée à la fois au niveau national et au niveau local :

  • EVEFFTOT : taux de croissance de l’emploi sectoriel (en NES 36) entre 1994 et 2001 France entière.

  • EVEFFZE : taux de croissance de l’emploi sectoriel (en NES 36) entre 1994 et 2001 dans la zone d’emploi.

56Ces deux variables étant fortement colinéaires, la composante locale de la croissance sectorielle est appréhendée au travers de la variable EVEFFR, qui est la différence entre le taux de croissance national et le taux de croissance local.

  • EVEFFR : EVEFFTOT - EVEFFZE

57Enfin, une indicatrice exprimant l’année de création (1994 ou 1998) permet de prendre en compte l’influence de la conjoncture macro-économique sur la croissance.

58D94 : variable muette prenant la valeur 1 pour les entreprises créées en 1994 et 0 pour les entreprises créées en 1998.

Le Modèle

59Compte tenu des variables précédemment expliquées, la modélisation dépend de trois types de variables : les caractéristiques individuelles de l’entreprise et de son créateur ; les caractéristiques relatives aux territoires ; les caractéristiques des secteurs d’activité.

60La modélisation de la croissance de l’emploi est une fonction de ces trois ensembles de variables :

61La forme structurelle du modèle testé est la suivante :

62La variable explicative TOT indiquant l’effectif de l’entreprise à la création a été exprimée en logarithme dans la modélisation afin de tenir compte de son impact dégressif sur la variable expliquée.

63L’examen de la matrice de corrélation des variables territoriales fait ressortir une très forte colinéarité entre un nombre important d’entre elles. À l’option consistant à ne retenir dans le modèle que les variables les plus significatives et à retirer celles leur étant fortement colinéaires, nous avons privilégié la construction d’une variable de synthèse exprimant l’ensemble des variables territoriales étroitement corrélées entre elles. Pour cela, nous avons réalisé une analyse en composante principale sur la base de l’ensemble des variables relatives aux zones d’emploi. À elle seule, la première composante principale, λ1, résume 71 % de l’information. Une douzaine de variables affichent une corrélation avec λ1 qui est supérieure à 0,9. λ1 peut, sans ambiguïté, être interprétée comme un indicateur composite de la densité économique du territoire, c’est-à-dire à la fois de la vigueur de l’activité économique qui y règne, du niveau de revenu, de la richesse de l’offre de ressources cognitives…

64Le modèle à estimer devient ainsi :

15

65Par nature, l’étude de la croissance de l’emploi ne peut être réalisée que sur des entreprises étant toujours en activité trois ans après leur création. Un biais de sélection résulte de la non-prise en compte, lors de l’estimation du modèle, des entreprises ayant disparu avant cette échéance. La méthode Heckman [1976] a été utilisée pour compenser cette absence. Dans une première étape, nous réalisons un modèle estimant la capacité de survie des entreprises. À l’issue de cette estimation, nous calculons un terme technique, l’inverse du ratio de Mills16, que nous ajoutons dans les variables explicatives de l’estimation de la croissance de l’emploi afin de modéliser l’effet de la sélection.

66La présence de la variable de taille (effectif à la création) parmi les variables explicatives, alors qu’elle est aussi utilisée pour créer la variable expliquée du modèle, est de nature à générer un biais. Un test d’Hausman a été pratiqué entre le modèle estimé par les MCO et par les variables instrumentales. Il conclut à l’absence d’endogénéité. Le biais créé par la présence de l’effectif dans les variables explicatives n’a pas d’impact significatif sur l’estimation du modèle ; l’utilisation de variables instrumentales pour estimer le modèle n’est donc pas nécessaire.

67Les tests de Breuch-Pagan et de White ont tous deux conclu à la présence d’hétéroscédasticité. L’estimation du modèle doit donc être réalisée par la méthode des Moindres Carrés Quasi-Généralisés (MCQG).

Les résultats

68La variable composite l1 est significative et positivement corrélée à la croissance. Ce résultat conforte donc l’hypothèse H1 du soutien que la munificence du territoire apporte à la croissance des jeunes entreprises (voir tableau 1, page suivante).

69CONC, l’indicateur de densité des établissements du secteur d’appartenance de l’entreprise au sein de la zone d’emploi d’implantation, est assorti d’un signe négatif cohérent avec l’hypothèse H7 de l’effet négatif sur la croissance des jeunes entreprises de l’intensité de la concurrence locale.

70Le degré de spécialisation du territoire d’implantation sur le secteur d’activité de l’entreprise est lui aussi, comme attendu, positivement et significativement corrélé à la croissance des jeunes entreprises. Ce résultat apporte un soutien à l’hypothèse H8.

71La proximité d’un aéroport est, de manière contre-intuitive, corrélée négativement à la croissance, alors que la proximité d’un port ne semble pas exercer d’influence significative. La variable mesurant la proximité d’un littoral est associée à un coefficient négatif, qui pourrait être interprété comme manifestant le jeu d’un effet de concurrence (forte densité de petites entreprises le long du littoral). PRESSEC, la part des résidences secondaires dans le total des logements, variable qui mesure elle aussi le potentiel touristique du territoire, est également associée à un coefficient négatif mais qui n’est pas significatif.

72Les variables de contrôle relatives aux caractéristiques de l’entreprise et de son créateur sont pour la plupart significatives et associées au signe attendu. Ainsi, il se confirme que l’influence de l’âge du créateur sur la croissance de son entreprise est non linéaire (le coefficient de AGE est positif alors que celui de AGE2 est négatif). Bénéficier d’une expérience préalable à la création dans le même type d’activité (EXPERIENCE) est positivement corrélé à la croissance, de même que le fait d’avoir été en activité avant la création. Par contre, les variables exprimant une expérience préalable du créateur dans une TPE (EXPERTPE), une PME (EXPERPME) ou une grande entreprise (EXPERGE) ne sont pas significatives. Si le fait d’être peu ou pas diplômés ne semble pas affecter de manière significative la croissance, les créateurs diplômés du supérieur bénéficient, toutes choses égales par ailleurs, d’une croissance plus soutenue. Avoir, avant la création, reçu une formation (FORM) et réalisé une étude (ETUDE) est positivement corrélé à la croissance, mais seule cette dernière variable dépasse un seuil acceptable de significativité. La taille initiale de l’entreprise (TOT) est négativement corrélée à sa croissance (ce qui tient en partie au fait que la probabilité de connaître une diminution de taille est mécaniquement conditionnée au fait de démarrer avec plus d’une personne occupée). À taille initiale donnée, plus les moyens engagés dans la création sont importants (MOY2, MOY3, MOY4, MOY5), plus la croissance est importante. Le fait d’avoir bénéficié d’une aide publique au moment de la création est positivement associé à la croissance. Enfin, si le fait d’exercer en profession libérale (PROFLIB) n’exerce pas d’influence significative sur la croissance, les entreprises artisanales (ARTISANS), contrairement à notre présupposé, semblent disposer d’un avantage de croissance.

Tableau 1 : Les résultats de l’estimation

Tableau 1 : Les résultats de l’estimation

73Comme attendu, la croissance du secteur d’appartenance au plan national (EVEFFTOT36) est positivement associée à la croissance des jeunes entreprises. L’écart de croissance du secteur dans la zone d’emploi comparativement au niveau national (EVEFFR) est quant à lui non significatif. Enfin, la variable muette exprimant une création en 1994 est assortie d’un signe négatif, témoignant de l’influence de l’état de la conjoncture macro-économique sur la croissance des jeunes entreprises.

74La littérature invite à penser que la manière dont le territoire est susceptible d’affecter la croissance des firmes peut être différente selon le secteur, la taille de l’entreprise, le contenu en technologie de son activité, le rayonnement géographique de ses débouchés… À titre exploratoire, le modèle a été estimé sur un certain nombre de sous-échantillons. Les résultats sont rassemblés dans le tableau 2 page suivante. Relevons rapidement que la variable composite λ1 perd sa significativité pour les entreprises ayant démarré avec une seule personne (les « solos ») et que la croissance de celles-ci est moins sensible à la concurrence locale mais aussi à la spécialisation du territoire sur leur activité comparativement aux entreprises de taille plus importante à la naissance. Les variables relatives au profil du créateur, à l’inverse, jouent un plus grand rôle pour les solos que pour les autres. Les estimations segmentées selon le degré de rayonnement commercial des entreprises montrent, de manière apparemment paradoxale, que les variables territoriales perdent leur significativité pour les entreprises à rayonnement local ; la croissance de ces entreprises est avant tout dictée par les caractéristiques spécifiques de l’entreprise et de son créateur. Notons que le degré des spécialisations du territoire dans l’activité de l’entreprise n’est significatif que les entreprises déclarant un rayonnement national ou international.

Conclusion

75Ce travail confirme l’interférence des caractéristiques du territoire d’implantation avec la démographie des jeunes entreprises et, plus particulièrement ici, avec leur croissance au cours des trois premières années de leur existence. Si cette influence se révèle modeste en regard de la complexité des déterminants de la croissance des jeunes entreprises, les résultats confirment de manière générale les hypothèses déduites de la littérature sur l’entrepreneuriat et sur les relations entre firmes et territoires. En particulier, la capacité d’un territoire à offrir aux entreprises qui y sont implantées un environnement dense et riche en ressources (notamment cognitives), susceptible de générer d’importantes économies d’urbanisation, exerce une influence positive sur la croissance des jeunes entreprises. De même, la spécialisation marquée du territoire dans l’activité de l’entreprise, gage de la présence locale de ressources spécifiques et d’économies de localisation, est de nature à stimuler la croissance des jeunes entreprises. À l’inverse, et compte tenu de cet effet positif de la spécialisation du territoire, l’intensité de la concurrence associée à une forte densité locale d’établissements du secteur de la jeune entreprise tend à pénaliser sa croissance.

76Au final, en mettant en évidence l’effet positif de la densité économique et de la spécialisation, c’est-à-dire des économies de localisation de types Jacob et Marshall à la fois, ces résultats mettent en lumière un jeu d’autorenforcement entre le processus de polarisation-métropolisation et la croissance des jeunes entreprises.

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Notes

1Voir en particulier, le numéro spécial de Industrial and Corporate Change, vol. 10, n° 4, dec. 2001.
2Voir, notamment, Gilly et Torre [2000].
3Plusieurs publications récentes abordent cette thématique. La plupart étudient cependant la croissance des firmes de manière agrégée, si bien que leur problématique est en fait l’étude des déterminants territoriaux de l’évolution de l’emploi dans tel ou tel secteur. À notre connaissance, seuls Audretsch et Dohse [2004] abordent frontalement la question de la localisation sur le taux de croissance des entreprises. La littérature est sensiblement plus riche concernant la relation entre les caractéristiques des territoires et les deux grands moments de la démographie d’entreprise : la création et la disparition.
4Davidsson [1991].
5Glaeser et al. [1992].
6Cooper et al. [1992], Brüderl et Preisendorfer [1998], Antoncic [2002], Papadaki et Chami [2002], Hang et Antoncic [2003]…
7Cette combinaison d’une proximité géographique et d’une proximité « culturelle » se retrouve également dans les cas d’essaimage par des grandes entreprises où elle marque la nature des relations entretenues entre le créateur d’entreprise et son ancien employeur [Attia et Rizoulières, 2001].
8Voir la revue de la littérature par Fadairo et Massard [2000].
9L’étude d’Audretsch et Dohse [2004] est la plus proche de la problématique de ce papier. Leur échantillon est cependant composé d’entreprises cotées au nouveau marché allemand (sans contrainte particulièrement sur leur âge) et, de ce fait, est assez peu représentatif de l’ensemble des jeunes entreprises. L’étude de Papadaki et Chami [2002] sur les micro-entreprises canadiennes on ne distingue pas spécifiquement la population des jeunes entreprises et n’aborde le territoire de localisation que par le jeu de cinq variables muettes correspondant à des macro-régions canadiennes (ces variables ne sont d’ailleurs pas significativement reliées à la croissance des micro-entreprises). L’étude de Van Oort et Stam [2004] s’intéresse aux écarts de croissance globale de l’emploi dans le secteur des technologies de l’information et de la communication entre les villes néerlandaises.
10L’objet de cette étude étant d’examiner les déterminants de la croissance des entreprises naissantes, seules les créations pures ont été prises en compte (les créations par reprise ainsi que les transformations juridiques d’entreprises existantes ont été éliminées). Les entreprises à activité saisonnière ont été exclues du champ en raison de leurs spécificités, ainsi que les filiales, qui sont à la naissance très différentes des entreprises créées par une personne physique et pour lesquelles la problématique de la croissance se pose en d’autres termes. Enfin, l’étude ne porte que sur la France métropolitaine.
11Voir les propositions de Bouba-Olga et Grossetti [2005].
12Voir les cartes fournies par l’Ortel sur (www.ortel.fr).
13Comme l’a très justement relevé un rapporteur, l’indicateur gagnerait en pertinence s’il était possible de tenir compte de l’effet du prix du foncier sur les écarts de salaire.
14Source : INPI.
15C’est-à-dire les variables corrélées à Image11 à moins de 0,5 : AEROP, LITTORAL, PORT et PRESSEC.
16Le ratio de Mills est calculé à partir de la probabilité de survie des établissements dont on observe toujours la croissance. Celle-ci est estimée à l’aide d’une équation de survie de type probit. Il suffit de diviser la densité de cette probabilité par sa fonction de répartition.
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Pour citer cet article

Référence papier

Philippe Moati, Marjorie Mazars et Laurent Pouquet, « Croissance des jeunes entreprises et territoires », Revue d'économie industrielle, 113 | 2006, 61-82.

Référence électronique

Philippe Moati, Marjorie Mazars et Laurent Pouquet, « Croissance des jeunes entreprises et territoires », Revue d'économie industrielle [En ligne], 113 | 1er trimestre 2006, mis en ligne le 07 décembre 2007, consulté le 23 novembre 2017. URL : http://rei.revues.org/293 ; DOI : 10.4000/rei.293

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Auteurs

Philippe Moati

Germe-Université Paris 7, Crédoc

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