Étude d’impact économique de 2001 à 2010

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Au sujet de cette publication

Auteur de la publication : Développement économique Canada pour les régions du Québec

Collaborateur : Statistique Canada

Date de publication : 27 mars 2015

Résumé :

En 2012, Développement économique Canada pour les régions du Québec a demandé à Statistique Canada de réaliser une étude sur les retombées de ses programmes afin de comprendre si l’aide apportée aux entreprises québécoises entre 2001 et 2010 avait eu un effet notable sur les performances de ces dernières.

Table des matières

  1. Résumé des principales constatations
  2. 1. Introduction
  3. 2. Brève revue de la littérature
  4. 3. Liste des clients de DEC-Q et processus d’appariement
  5. 4. Sélection du groupe de référence
  6. 5. Hypothèses
  7. 6. Modèle
  8. 7. Résultats empiriques
  9. 8. Conclusions
  10. Bibliographie

Résumé des principales constatations

L’Agence de développement économique du Canada pour les régions du Québec (DEC Q) travaille à la promotion du développement économique à long terme au Québec, et tout particulièrement dans les régions où la croissance économique est lente et où les possibilités d’emplois productifs sont insuffisantes. DEC Q fournit des renseignements, des conseils, un encadrement ainsi que du financement, principalement aux petites et moyennes entreprises (PME).

En 2012, DEC Q a demandé à Statistique Canada de réaliser une étude sur les retombées de ses programmes afin de comprendre si l’aide apportée aux entreprises québécoises entre 2001 et 2010 avait eu un effet notable sur les performances de ces dernières. Les indicateurs de performance utilisés dans la présente analyse sont la croissance des revenus, de la productivité du travail et de l’emploi ainsi que le taux de survie des entreprises.

Le Centre des projets spéciaux sur les entreprises (CPSE) de Statistique Canada a créé une base de données comprenant des clients de DEC Q et un groupe de référence composé d’entreprises n’ayant pas bénéficié des services de DEC Q, mais dont le nombre d’employés, les revenus, les actifs, le ratio d’endettement et la marge de profit étaient comparables. Une analyse de régression a ensuite été effectuée pour chaque cohorte de clients de DEC Q pour examiner les retombées des programmes.

Résultats généraux :

1. Introduction

L’Agence de développement économique du Canada pour les régions du Québec (DEC Q) est une agence fédérale dont le mandat est de soutenir le développement régional au Québec. DEC Q fait la promotion du développement économique et de l’innovation à l’échelle locale en offrant une aide financière aux petites et moyennes entreprises (PME) du Québec.

En 2008, DEC Q et Statistique Canada ont entrepris une initiative conjointe visant à déterminer et à mesurer les retombées économiques des entreprises ayant eu recours aux services de financement de DEC Q entre 2002 et 2008. En 2012, Statistique Canada et DEC Q se sont entendus pour reprendre leur travail en prolongeant la période d’analyse pour inclure les années 2001 à 2010 et en étudiant un certain nombre de programmes différents, à savoir les programmes Initiatives régionales stratégiques et Diversification des collectivités (IRS DC) et les programmes Innovation, développement, exportation et soutien à l’entrepreneurship et Croissance des entreprises et des régions (IDEE-CER).

Le présent document décrit la méthodologie utilisée pour effectuer l’analyse et fournit les résultats obtenus. Après la présente introduction, où sont également mises en relief les forces et les limites de l’analyse, la section 2 examine rapidement les études antérieures portant sur les liens entre le soutien financier et la performance des entreprises. La section 3 présente le processus d’appariement, tandis que la section 4 explique la méthode utilisée pour la sélection du groupe de référence. Les hypothèses testées sont présentées à la section 5, la méthodologie adoptée, à la section 6. C’est à la section 7 que sont abordés les résultats empiriques. La section 8 décrit les améliorations apportées à la présente étude par rapport à l’étude précédente, tandis que la section 9 en présente les limites. La dernière section conclut le rapport.

1.1. Améliorations apportées par rapport à l’étude précédente

Une amélioration importante apportée à la présente étude par rapport à la précédente consiste en ce qu’un test de robustesse des résultats sur les similitudes entre le groupe étudié et le groupe de référence a été effectué. Les caractéristiques des clients et des non clients de DEC Q avant l’entrée en jeu de l’agence ont été examinées à l’aide du test de Kolmogorov-Smirnov, qui permet de vérifier que le groupe de référence se compare de près au groupe étudié tout en aidant à justifier l’attribution aux programmes de DEC Q des changements observés lors de l’analyse. Si l’on s’attend à ce que les entreprises bénéficiant d’une contribution financière aient des indicateurs de performance plus élevés que les entreprises du groupe de référence dotées de caractéristiques similaires, il est toutefois important d’avoir une connaissance complète des deux groupes pour éviter les estimations biaisées et les interprétations trompeuses. On ajoutera que l’étude présente également le taux de survie des clients de DEC Q par type de programme, ce qui n’avait pas été fait dans le cadre de l’étude précédente (annexe 5).

1.2. Limites et incidences de ces limites

Il est reconnu que la question de la sélection du groupe de référence est d’une importance capitale. Idéalement, ce groupe aurait dû être composé d’entreprises ayant présenté une demande de financement à DEC Q, mais n’ayant pas été sélectionnées, ce qui n’est pas le cas. Par ailleurs, la présente étude ne tient pas compte du fait que certaines entreprises ont été financées à plus d’une reprise, ont reçu du financement d’autres sources ou obtenu d’autres types de financement. Ces limites laissent voir des pistes d’améliorations pour les recherches futures. Par exemple, il serait utile d’avoir accès à une liste d’entreprises ayant soumis leur candidature dans le cadre de programmes de DEC Q, mais n’ayant pas été retenues, pour voir si les entreprises n’ayant pas reçu de financement avaient des caractéristiques différentes de celles des entreprises du groupe de référence.

Certains problèmes relatifs aux données doivent être gardés à l’esprit lors de l’interprétation des résultats. En raison de la fréquence élevée de valeurs manquantes, lesquelles ont fait diminuer de manière substantielle le nombre d’observations utilisables, les données sur la R-D ont révélé de sérieuses limites lors de leur utilisation dans l’analyse de régression. Celles-ci ont donc été exclues de la modélisation.

Un autre problème présenté par les données concerne la taille des programmes Initiatives régionales stratégiques et Diversification des collectivités (IRS-DC), dont le nombre de bénéficiaires est assez peu élevé. Le dernier problème concerne les données sur les exportations, qui n’étaient pas disponibles lorsque l’analyse a été effectuée.

2. Brève revue de la littérature

L’aide aux entreprises est maintenant une pratique répandue dans la plupart des pays industrialisés. Les gouvernements interviennent dans le marché pour encourager la croissance économique là où celui-ci a échoué. L’aide financière aux PME, par exemple, est souvent considérée comme étant essentielle en raison des ressources internes limitées de celles-ci et de leur vulnérabilité perçue à l’égard de la concurrence externe (Holm-Pedersen et coll., 2009). Dans la plupart des pays de l’OCDE, les PME sont des moteurs d’innovation et de création d’emplois.

L’analyse hypothétique, méthode privilégiée dans la présente étude d’impact, est un outil fréquemment utilisé pour mesurer les effets de l’aide financière reçue sur les performances d’une entreprise. Il s’agit d’une méthode bien établie dans la littérature et largement appliquée dans les études d’impact économique menées par des organismes d’importance (Lopez Acevedo, 2010; Abrell et coll., 2011).

Dans une étude d’impact, l’analyse hypothétique consiste à estimer ce qui serait arrivé en l’absence d’une intervention donnée. La documentation sur le sujet présente deux manières de le faire, soit (1) se baser sur les résultats observés chez les non bénéficiaires pendant la même période, soit (2) se baser sur les résultats observés pour les bénéficiaires avant qu’ils aient été exposés à l’intervention. Dans la plupart des cas, on utilise la première méthode, c’est-à-dire qu’on observe les résultats des non bénéficiaires et qu’on les compare à ceux des bénéficiaires d’une intervention donnée.

Le principal défi méthodologique de ce type d’étude d’impact consiste à trouver le groupe de référence, qui doit être aussi semblable que possible au groupe composé des bénéficiaires de l’intervention ou du programme.

L’idée derrière ce type d’analyse est que, lorsque le groupe de référence adéquat a été trouvé, la comparaison des résultats des deux groupes permet d’établir un lien de causalité et d’attribuer les changements observés à l’intervention, tout en neutralisant les autres facteurs de confusion.

Bradshaw (2002), par exemple, a étudié l’efficacité du programme de garantie d’emprunt de l’État de Californie (California State Loan Guarantee Program), qui garantissait des emprunts bancaires destinés aux petites entreprises à des entreprises qui n’auraient pas pu obtenir un crédit autrement. L’étude a examiné les changements en matière d’emploi pour les entreprises ayant reçu des garanties de prêts entre 1990 et 1996, au plus creux de la récession en Californie. L’étude a révélé que l’emploi avait augmenté de 40 %, en moyenne, au sein des entreprises qui avaient reçu des garanties d’emprunt, et de 27 % dans les entreprises non agricoles.

En se basant sur les données d’enquêtes sur le financement des petites et moyennes entreprises, Chandler (2010) s’est penché sur les retombées économiques du Programme de financement des petites entreprises du Canada. L’analyse a révélé que la création de 0,63 emploi et une augmentation du revenu de l’ordre de 78 352 $ par entreprise participante étaient attribuables au programme. Les résultats indiquent toutefois que le programme n’a pas eu d’impact statistiquement significatif sur les profits et les salaires.

En se basant sur les données de l’Enquête sur les dépenses de l’économie irlandaise (Irish Economy Expenditure Survey – IEE), Girma et coll. (2007) ont examiné pour leur part l’impact des subventions gouvernementales sur la croissance de la productivité dans les usines entre 1992 et 1998. Les résultats ont révélé que seules les subventions aux activités permettant d’accroître la productivité avaient un effet positif sur la productivité.

Enfin, Ankarhem et coll. (2010) se sont penchés sur les effets des aides à l’investissement régional, en Suède, sur les performances des entreprises en matière de rendement des capitaux propres et de nombre d’employés entre 1990 et 1999. Ils ont découvert que les entreprises subventionnées n’avaient pas fait mieux que celles du groupe de référence pour ce qui est du rendement des capitaux propres. Ils ont également découvert que les entreprises bénéficiaires n’avaient pas embauché plus d’employés que les autres.

3. Liste des clients de DEC-Q et processus d’appariement

DEC Q a soumis au CPSE de Statistique Canada un fichier Excel répertoriant les 3 088 entreprises ayant bénéficié de ses services de financement entre 2001 et 2012. Une ligne était consacrée à chaque projet financé, et certaines entreprises (identifiées sur le fichier par leur code d’identification d’entreprise) revenaient sur plus d’une ligne. Les lignes suivant la première année de financement ont été enlevées. Par exemple, si une entreprise a reçu une aide financière de DEC Q en 2001 et en 2002, seule la première année de financement, soit 2001, a été retenue.

Sur les 3 088 dossiers de départ, 690 se sont révélé être des doubles, et 5 entreprises (non incluses à la figure 1) avaient 2011 ou 2012 comme première année de financement et dépassaient ainsi le cadre temporel de l’étude. La figure 1 ci dessous montre le nombre de dossiers restants après élimination des redondances.

Figure 1 Élimination des redondances de la liste de clients de DEC Q

Figure 1 Élimination des redondances de la liste de clients de DEC Q

Figure 1 – Description longue

La figure 1 présente l’élimination des redondances de la liste de clients de DEC dans un graphique à trois bandes. La première bande représente le nombre de clients contenus dans la liste initiale et se chiffre à 3 088 clients. La deuxième bande représente les doublons qui ont été éliminés de la liste initiale et se chiffre à 690 clients. La troisième et dernière bande représente le nombre de clients restants dans la liste épurée, soit 2 393 clients.

 

3.1 Appariement du fichier nettoyé et du Registre des entreprises

Le nettoyage a permis de ramener le nombre de dossiers à 2 393. Si 2 216 d’entre eux ont pu être reliés à leur code d’identification du Registre des entreprises (un identifiant unique à Statistique Canada), 177 clients n’ont pas pu être retrouvés dans le Registre, ce qui peut s’expliquer de différentes façons. L’une d’elles est que les changements administratifs en matière de propriété, les fusions et acquisitions ainsi que les ententes de partenariat peuvent entraîner l’émission de nouveaux numéros d’entreprise ou modifier d’autres identifiants clés associés à une entreprise.

Le tableau 1 présente le taux d’appariement par année et par type de programme. Ce taux est calculé en divisant le nombre total de correspondances dans le Registre des entreprises par le nombre total de dossiers du client dans le fichier nettoyé.

Comme on peut le voir dans le tableau 1, le taux d’appariement a été élevé pour les deux groupes de programmes et pour toutes les années prises en considération. Selon l’année, le taux d’appariement va de 79 % à 98 % pour les programmes Initiatives régionales stratégiques et Diversification des collectivités (IRC-DC) et de 81 % à 100 % pour les programmes Innovation, développement, exportation et soutien à l’entrepreneurship et Croissance des entreprises et des régions (IDEE-CER). Le taux d’appariement moyen pour tous les programmes combinés est d’environ 93 %.

Tableau 1 Taux d’appariement avec le Registre des entreprises, par année et par type de programme
  IRC-DC IDEE-CER Programmes combinés
Première année de financement Dossiers Appariés Taux d’appariement Dossiers Appariés Taux d’appariement Dossiers Appariés Taux d’appariement
2001 15 13 86,7 % 68 63 92,6 % 83 76 91,6 %
2002 23 18 78,3 % 205 191 93,2 % 228 209 91,7 %
2003 42 41 97,6 % 300 279 93,0 % 342 320 93,6 %
2004 51 44 86,3 % 320 308 96,3 % 371 352 94,9 %
2005 47 43 91,5 % 236 220 93,2 % 283 263 92,9 %
2006 106 96 90,6 % 157 153 97,5 % 263 249 94,7 %
2007 87 77 88,5 % 145 145 100,0 % 232 222 95,7 %
2008 10 9 90,0 % 172 154 89,5 % 182 163 89,6 %
2009 17 16 94,1 % 212 201 94,8 % 229 217 94,8 %
2010 34 27 79,4 % 146 118 80,8 % 180 145 80,6 %
Total 432 384 88,9 % 1 961 1 832 93,4 % 2 393 2 216 92,6 %

3.2 Taux d’appariement des variables clés

Pour que la modélisation soit robuste, il faut un pourcentage élevé de dossiers dont les valeurs sont utilisables. Une valeur utilisable est une valeur non manquante.

Les variables clés qui présentent un intérêt pour la présente étude d’impact sont le revenu, l’emploi, la productivité (le revenu par rapport à l’emploi, ou les ventes par rapport à l’emploi) ainsi que la recherche et le développement.

Le tableau 2 présente le nombre et le pourcentage de dossiers utilisables pour chaque variable clé présentant un intérêt. Pour les variables « revenu », « ventes » et « emploi », les clients appariés avaient en moyenne plus de 77 % de valeurs utilisables, c’est-à-dire de valeurs existantes ou égales à zéro. La variable « revenu » possédait le pourcentage le plus élevé de valeurs utilisables (88 %), suivie des variables « ventes » (81 %) et « emploi » (77 %). Après 2003, le taux de valeurs utilisables pour les variables « revenu », « ventes » et « emploi » dépassait 71 %. L’enquête Recherche et développement dans l’industrie canadienne (RDIC) présente un taux de moins de 50 %Footnote 1 de variables utilisables. Les données de l’enquête RDIC ne sont pas disponibles pour 2010.

Les résultats révèlent que le taux d’appariement et la disponibilité des variables étudiées clés étaient suffisamment élevés pour que l’analyse de modélisation de l’étude d’impact soit effectuée.

Tableau 2 Valeurs utilisables parmi les variables étudiées, programmes combinés
    Revenu total Ventes totales Emplois (moyenne) Dépenses RDIC
Première année de financement Appariés Valeurs utilisables % Valeurs utilisables % Valeurs utilisables % Valeurs utilisables %
2001 76 50 65,8 % 43 56,6 % 38 50,0 % 24 31,6 %
2002 209 149 71,3 % 129 61,7 % 118 56,5 % 71 34,0 %
2003 320 264 82,5 % 246 76,9 % 234 73,1 % 136 42,5 %
2004 352 300 85,2 % 270 76,7 % 250 71,0 % 152 43,2 %
2005 263 240 91,3 % 214 81,4 % 201 76,4 % 111 42,2 %
2006 249 226 90,8 % 214 85,9 % 203 81,5 % 112 45,0 %
2007 222 213 95,9 % 193 86,9 % 189 85,1 % 106 47,7 %
2008 163 149 91,4 % 140 85,9 % 139 85,3 % 86 52,8 %
2009 217 211 97,2 % 211 97,2 % 206 94,9 % 127 58,5 %
2010 145 141 97,2 % 135 93,1 % 137 94,5 %    
Total 2 216 1 943 87,7 % 1 795 81,0 % 1 715 77,4 % 925 41,7 %

4. Sélection du groupe de référence

La sélection du groupe de référence a été effectuée à l’aide du système généralisé de vérification et d’imputation BANFF de Statistique Canada et de la méthode du plus proche voisin. Les dossiers des clients de DEC Q ont été signalés à l’aide d’une variable indiquant la première année de financement. Pour chaque année, un groupe de référence a été sélectionné sur la base des critères suivants :

Les variables d’appariement suivantes ont été utilisées pour trouver des dossiers similaires :

La sélection des dossiers de référence a été limitée au Québec et aux entreprises ayant la même classification du SCIAN (Système de classification des industries de l’Amérique du Nord) que les clients de DEC Q. Tant parmi les dossiers du groupe de référence potentiel que parmi les 2 216 dossiers du groupe étudié appariés au Registre des entreprises, tous les dossiers auxquels manquait l’une des variables ci-dessus ont été exclus du processus. Le tableau 3 présente le nombre de dossiers restants ainsi que le ratio entre le nombre d’entreprises du groupe étudié et le nombre d’entreprises du groupe de référence potentiel.

Tableau 3 Sélection des dossiers de référence
Première année de financement Dossiers à l’étude Dossiers de référence potentiels Ratio
2001 66 162 988 0,04 %
2002 193 159 733 0,12 %
2003 280 158 270 0,18 %
2004 327 160 550 0,20 %
2005 233 166 004 0,14 %
2006 216 170 768 0,13 %
2007 206 173 422 0,12 %
2008 145 172 651 0,08 %
2009 204 174 046 0,12 %
2010 134 172 081 0,08 %
Total 2 004 1 670 513 0,12 %

5. Hypothèses

Une série d’hypothèses ont été testées pour mesurer le rendement des clients de CED-Q et des entreprises similaires n’ayant pas eu recours aux services de CED Q. C’est ce qu’on appelle l’effet sur les performances. Les hypothèses examinées étaient les suivantes :

Hypothèses : le financement de DEC Q entraîne les résultats suivants :

  1. une croissance supérieure du revenu
  2. une croissance supérieure de l’emploi
  3. une croissance supérieure de la productivité du travail
  4. un taux de survie supérieur

La mission de DEC Q est d’aider au développement économique des régions en offrant une aide financière aux petites et moyennes entreprises. La présente étude a été réalisée pour mesurer et évaluer la performance des entreprises qui ont eu recours aux services de DEC Q par rapport à celle d’entreprises similaires qui n’y ont pas eu recours entre 2001 et 2010. Les études empiriques traitant de la performance des entreprises citent souvent des facteurs comme la croissance du revenu, la croissance de l’emploi et la productivité du travail comme étant des indicateurs de performance pertinents. À ce titre, les quatre hypothèses mentionnées ci-dessus ont été testées pour évaluer l’efficacité de DEC Q à influer sur la performance économique de sa clientèle.

6. Modèle

Les différences de croissance du revenu, de la productivité et de l’emploi entre les entreprises subventionnées par DEC Q et les autres sont étudiées sur la base du modèle empirique général suivant :

lnyit+1 - lnyit = a +β CEDQit + d Contrôleitit

i est l’indice de l’entreprise, t est l’indice de l’année, y est la variable hypothétique (p. ex. croissance du revenu, croissance de l’emploi ou croissance de la productivité du travail), lnyit+1 - lnyit est la croissance de y, DECQ est une variable nominale pour les clients de DEC Q (qui prend la valeur de 1 si l’entreprise a bénéficié du financement de DEC Q lors de l’année t, et celle de 0 autrement), Contrôle est un vecteur des variables de contrôle et εit est un terme d’erreur.

La variable étudiée, le coefficient β, traduit l’effet pour les entreprises ayant reçu le soutien de DEC Q. Par exemple, si le β estimé dans le modèle (1) est égal à 0,06 et est statistiquement significatif à un niveau d’erreur habituel, cela signifie que la croissance du revenu a été plus élevée de 6 %, en moyenne, pour les entreprises subventionnées que pour les non clients pour l’année donnée.

Il faut noter que les estimations sont basées sur les données pour les programmes de DEC Q combinés.

Pour tester l’impact du programme sur la croissance du revenu, l’analyse de régression suivante est effectuée :

lnRevit+1 - lnRevit = a + ß CEDQit + d1ATit + d2PLTit + d3PTit + d4PBit + εit

où les variables spécifiques incluses dans le vecteur des variables de contrôle sont : actif total (AT) et passif à long terme (PLT), qui neutralisent la situation financière de l’entreprise, ainsi que productivité du travail (PT), correspondant aux ventes totales par rapport aux emplois, et profit brut/pertes (PB), qui neutralisent les changements dans les performances de l’entreprise. Toutes les variables explicatives sont exprimées en fonction de la croissance et non du niveau.

Pour tester l’impact du programme sur la croissance de l’emploi (Empl), le modèle suivant est utilisé :

lnEmplit+1 - lnEmplit = a + β DECQit + d1VTBSit + d2ATit + d3PBit + d4DTit + εit

où la variable actif total (AT) neutralise la situation financière de l’entreprise, ventes totales de biens et services (VTBS) et profit brut/pertes neutralisent les indicateurs de performance et DT représente les dépenses totales.

Enfin, l’effet sur la productivité du travail (PT) est étudié à l’aide de la spécification suivante :

lnPTit+1 - lnPTit = a + β DECQit + d1ATit + d2PBit + d3DTit + d4EMPLMit + εit

où EMPLM correspond à l’emploi moyen, qui neutralise des caractéristiques d’entreprise telles que la taille, et où AT, PB et DT ont le sens précisé ci-dessus.

Les équations de régression (2), (3) et (4) sont censées servir de modèle empirique pour expliquer la croissance du revenu, la croissance de l’emploi et la croissance de la productivité du travail entre les clients de DEC Q et les non clients.

Pour des raisons tant opérationnelles que statistiques, il est peu probable que l’impact d’un programme de financement soit observable au cours de la même année de référence. Pour étudier l’impact du financement de DEC Q à court, moyen et long terme, la structure d’avances (L) suivante de variables réponses a été utilisée :

t = 2001 : L → [t + 1, t + 2, t + 3, t + 4, t + 5, t + 6, t + 7, t + 8, t + 9]

t = 2002 : L → [t + 1, t + 2, t + 3, t + 4, t + 5, t + 6, t + 7, t + 8]

t = 2003 : L → [t + 1, t + 2, t + 3, t + 4, t + 5, t + 6, t + 7]

t = 2004 : L → [t + 1, t + 2, t + 3, t + 4, t + 5, t + 6]

t = 2005 : L → [t + 1, t + 2, t + 3, t + 4, t + 5]

t = 2006 : L → [t + 1, t + 2, t + 3, t + 4]

t = 2007 : L → [t + 1, t + 2, t + 3]

t = 2008 : L → [t + 1, t + 2]

t = 2009 : L → [t + 1]

Par exemple, une entreprise financée pour la première fois en 2001 verra sa performance en matière de croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail comparée à celle du groupe de référence potentiel pour la première année ayant suivi le financement (t + 1) et pour toutes les années suivantes jusqu’à 2010 (soit t + 9).

Pour chaque cohorte, un identifiant unique (numéro d’entité exploitante) est utilisé pour suivre le revenu d’entreprise, l’emploi, les actifs, le passif, le profit brut par rapport aux pertes, les dépenses totales, etc., au fil des années. Il est ainsi possible de suivre les deux groupes d’entreprises plusieurs années après le financement initial. Les variables de contrôle pouvaient varier en fonction de la structure d’avances et elles ont été prises l’année avant celle pour laquelle l’impact était évalué. Par exemple, lorsque l’année considérée était 2005, les variables de contrôle étaient calculées sur la base des changements s’étant produits entre 2004 et 2005. Ainsi, l’impact sur la variable réponse des changements en cours dans les variables de contrôle a pu être isolé.

Le modèle de régression le plus souvent utilisé pour étudier l’effet des variables indépendantes sur la variable dépendante est celui de l’estimateur par moindres carrés ordinaires (MCO). Cependant, lorsque les données comportent des valeurs aberrantes comme des valeurs aberrantes en y, de mauvais points leviers et de bons points leviers, l’estimation par MCO peut être biaisée. Il est reconnu que l’estimateur par MCO est vulnérable à la présence de valeurs aberrantes. Une façon de régler ce problème consiste à exclure de tous les calculs la distribution du 1er et du 99e percentile de la variable étudiée. Une autre façon de faire consiste à avoir recours à une régression robuste.

Pour régler le problème des valeurs aberrantes, Huber (1981) propose d’avoir recours aux estimateurs M, qui sont robustes par rapport aux valeurs aberrantes verticales, mais qui ne le sont pas en présence de mauvais points leviers. Yohai (1987), quant à lui, propose une mesure générale minimisant la dispersion des résidus et moins sensible aux valeurs extrêmes. Il présente un estimateur combinant un point de rupture élevé à une efficacité élevée, soit l’estimateur MM. Ce dernier est réputé produire des estimations non biaisées, car il corrige tous les types de valeurs aberrantes qui influencent l’estimateur par MCO. Pour des raisons de robustesse, l’estimateur par MCO, l’estimateur M et l’estimateur MM ont été appliqués, et l’estimateur MM s’est révélé avoir les propriétés souhaitées. Les résultats de modélisation présentés dans le présent rapport sont donc basés sur l’estimateur MM.

7. Résultats empiriques

7.1 Profilage

Nous comparons ici la distribution des entreprises subventionnées par DEC Q et celle des entreprises du groupe de référence. Cette comparaison porte sur les données sur le revenu et l’emploi collectées plusieurs années avant que les entreprises aient commencé à recevoir le financement. Autrement dit, nous évaluons si les entreprises qui sont subventionnées aujourd’hui sont différentes des entreprises non subventionnées à l’aide des valeurs qu’avaient certains indicateurs sélectionnés lorsqu’aucune de ces entreprises ne bénéficiait du programme. Ce suivi à rebours porte sur une période de trois ans. La méthode empirique utilisée ici pour mesurer la différence entre les deux groupes est celle du test non paramétrique de dominance stochastique du premier ordre entre une distribution et une autre introduit par Kolmogorov-Smirnov.

Une caractéristique intéressante du test de Kolmogorov-Smirnov est que celui-ci prend tous les moments en considération au lieu de seulement tester les différences par rapport à la valeur moyenne pour les deux groupes. Le test de Kolmogorov-Smirnov est donc celui qui est le plus approprié pour comparer les différences de distribution empirique entre deux groupes.

Lorsque cette technique non paramétrique a été appliquée pour la première fois dans une étude sur la productivité, c’était pour comparer la distribution de la productivité des usines exportatrices et non exportatrices (Delgado et coll., 2002). À la suite de cette contribution phare, cette technique a été utilisée dans un nombre croissant d’études empiriques pour analyser les questions de productivité et de profitabilité des exportateurs et des non exportateurs ainsi que les différences de productivité présentées entre les débutants dans le domaine de l’importation et les non importateurs (voir Helmut et Wagner, 2010, et Bellone et coll., 2010).

Plus formellement, cette méthode permet de tester la dominance stochastique de la distribution d’une variable (soit le revenu ou l’emploi, dans le cas de la présente étude) pour un groupe par rapport à la distribution de la même variable pour un autre groupe. Disons par exemple que F et G dénotent respectivement les fonctions de distribution cumulative du revenu pour les entreprises subventionnées et les entreprises non subventionnées. Si F(x) - G(x) = 0 signifie que les deux distributions ne diffèrent pas, la dominance stochastique du premier ordre de F par rapport à G signifie que F(z) - G(z) doit être inférieur ou égal à zéro pour toutes les valeurs de z, avec une stricte inégalité pour certains z.

L’hypothèse nulle du test de Kolmogorov-Smirnov est que la distribution de l’emploi est identique pour les deux groupes comparés, tandis que l’hypothèse alternative est que la distribution du second groupe affiche une dominance stochastique de premier ordre par rapport à la distribution du premier groupe. Si la valeur p descend sous le niveau alpha spécifié, les données sembleraient donc indiquer que les deux populations ne sont pas identiques.

L’ensemble de données utilisé dans la présente étude empirique couvre les années 2001 à 2010. L’analyse examine toutes les cohortes d’entreprises ayant commencé pour la première fois à bénéficier d’un programme de DEC Q à partir de 2002. Pour 2002, nous avons regardé une année en arrière, pour 2003 nous avons reculé de deux ans et à partir de 2004 nous avons pu reculer de trois ans. Par exemple, pour une entreprise ayant commencé à recevoir du financement pour la première fois en 2004, nous avons extrait les données sur le revenu et l’emploi des entreprises subventionnées par DEC Q et de celles du groupe de référence pour les trois années antérieures (soit les données de 2001, 2002 et 2003). L’analyse a été limitée à des intervalles de temps de trois ans afin de contenir la taille de l’échantillon.

En somme, la méthode non paramétrique décrite ci-dessus a été appliquée pour déterminer s’il existait une différence significative entre deux groupes d’entreprises en matière de revenu et d’emploi.

7.1.1 Représentations graphiques

Sont présentées ici les représentations graphiques de la distribution des entreprises subventionnées et non subventionnées par DEC Q, pour les entreprises ayant commencé à recevoir du financement en 2008. Elles permettent de comparer visuellement les fonctions de distribution des deux groupes. Les figures 2 à 4 présentent la distribution de l’emploi pour les périodes de référence t-3, t-2 et t-1. Voici un exemple pour 2008. Des graphiques ont été produits pour toutes les années (2002-2010).

Figure 2 Distribution de l’emploi pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-3

Figure 2 Distribution de l’emploi pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-3

Figure 2 – Description longue

La figure 2 représente deux courbes graphiques de la distribution de l’emploi pour les clients de DEC par rapport aux entreprises non-subventionnées pour l’année t-3. Les courbes sont superposées dans le graphique.

 

Figure 3 Distribution de l’emploi pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-2

Figure 3 Distribution de l’emploi pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-2

Figure 3 – Description longue

La figure 3 représente deux courbes graphiques de la distribution de l’emploi pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-2. Les courbes sont superposées dans le graphique.

 

Figure 4 Distribution de l’emploi pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-1

Figure 4 Distribution de l’emploi pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-1

Figure 4 – Description longue

La figure 4 représente deux courbes graphiques de la distribution de l’emploi pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-1. Les courbes sont superposées dans le graphique.

 

Au moment de donner une explication intuitive de ces graphiques, il est important de noter que le test permet de déterminer si les deux distributions sont identiques ou non. Donc, si la distribution des entreprises non subventionnées se décale vers la droite (dessous) par rapport à celle des clients de DEC Q, cela signifie que les entreprises non subventionnées ont une dominance stochastique sur les entreprises subventionnées. En d’autres mots, les deux groupes ne sont pas pareils (hétérogénéité). Cependant, comme le montrent les graphiques, rien n’indique clairement que les entreprises subventionnées sont différentes de celles qui ne le sont pas et vice versa.

La même procédure a été employée pour représenter la distribution du revenu entre les entreprises subventionnées et non subventionnées par DEC Q. Les figures 5 à 7 montrent la distribution empirique des deux groupes. Là encore, on ne voit rien qui semble indiquer qu’un groupe domine l’autre. La section suivante présente les résultats statistiques du test de Kolmogorov-Smirnov.

Figure 5 Distribution du revenu pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-3

Figure 5 Distribution du revenu pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-3

Figure 5 – Description longue

La figure 5 représente deux courbes graphiques de la distribution du revenu pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-3. Les courbes sont superposées dans le graphique.

 

Figure 6 Distribution du revenu pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-2

Figure 6 Distribution du revenu pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-2

Figure 6 – Description longue

La figure 6 représente deux courbes graphiques de la distribution du revenu pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-2. Les courbes sont superposées dans le graphique.

 

Figure 7 Distribution du revenu pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-1

Figure 7 Distribution du revenu pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-1

Figure 7 – Description longue

La figure 7 représente deux courbes graphiques de la distribution du revenu pour les clients de DEC Q par rapport aux entreprises non subventionnées pour l’année t-1. Les courbes sont superposées dans le graphique.

 

7.1.2 Résultats du test de Kolmogorov-Smirnov

Le tableau 4 présente les résultats des tests de Kolmogorov-Smirnov sur la différence entre les entreprises subventionnées par DEC Q et celles qui ne le sont pas au chapitre de l’emploi. La première colonne du tableau indique l’année de référence au cours de laquelle le financement a été reçu pour la première fois. Les deuxième et troisième colonnes présentent les statistiques du test de Kolmogorov-Smirnov (statistiques du test KS) et la valeur de probabilité (valeur p) pour l’année t-1 avant la première année de financement. Comme le montre le tableau 4, l’hypothèse nulle selon laquelle la distribution est égale pour les deux groupes ne peut être raisonnablement rejetée, et ce, quelle que soit l’année prise en considération. Les résultats des tests de Kolmogorov-Smirnov qui figurent au tableau 4 confirment la représentation graphique.

Le tableau 5 présente quant à lui les statistiques du test d’hypothèse pour ce qui est de la différence de revenu entre les entreprises subventionnées par DEC Q et celles qui ne le sont pas. Premièrement, l’hypothèse nulle selon laquelle la distribution est égale à tous les niveaux de signification et pour toutes les années avant la première année de financement ne peut pas être rejetée lorsqu’on applique le test aux entreprises subventionnées et non subventionnées entre 2002 et 2009. Pour la cohorte de 2010, cependant, l’hypothèse nulle selon laquelle la distribution du revenu est égale au niveau de signification de 0,05 pour les années t-2 et t-3 avant la première année de financement peut être rejetée. L’hétérogénéité des deux groupes d’entreprises quant à leurs revenus aux années t-2 et t-3 pourrait expliquer pourquoi l’hypothèse nulle est rejetée dans ce cas.

Tableau 4 Différences dans la distribution de l’emploi entre le groupe étudié et le groupe de référence, statistiques du test d’hypothèse
  Statistique du test KS Valeur p Statistique du test KS Valeur p Statistique du test KS Valeur p
Première année de financement Année t-1 Année t-2 Année t-3
2002 0,063 [0,858] ... ... ... ...
2003 0,046 [0,938] 0,056 [0,838] ... ...
2004 0,038 [0,979] 0,043 [0,953] 0,077 [0,379]
2005 0,039 [0,997] 0,063 [0,810] 0,061 [0,871]
2006 0,041 [0,995] 0,069 [0,763] 0,072 [0,765]
2007 0,065 [0,803] 0,065 [0,840] 0,084 [0,606]
2008 0,048 [0,996] 0,061 [0,972] 0,065 [0,960]
2009 0,071 [0,713] 0,058 [0,916] 0,079 [0,668]
2010 0,096 [0,590] 0,091 [0,688] 0,088 [0,765]

Remarque : Comparez les valeurs p dans les tableaux avec des niveaux de signification de 1 % ou de 5 %. Si la valeur p est inférieure au niveau de signification choisi, cela donne à penser que les deux populations sont différentes.

Tableau 5 Différences dans la distribution du revenu entre le groupe étudié et le groupe de référence, statistiques du test d’hypothèse
  Statistique du test KS Valeur p Statistique du test KS Valeur p Statistique du test KS Valeur p
Première année de financement Année t-1 Année t-2 Année t-3
2002 0,071 [0,744] ... ... ... ...
2003 0,059 [0,735] 0,065 [0,666] ... ...
2004 0,082 [0,240] 0,053 [0,795] 0,073 [0,429]
2005 0,038 [0,997] 0,057 [0,887] 0,073 [0,685]
2006 0,077 [0,567] 0,052 [0,960] 0,067 [0,818]
2007 0,095 [0,331] 0,074 [0,703] 0,081 [0,643]
2008 0,145 [0,108] 0,117 [0,328] 0,054 [0,994]
2009 0,097 [0,314] 0,114 [0,171] 0,094 [0,413]
2010 0,159 [0,076] 0,176 [0,043] 0,179 [0,041]

Remarque : Comparez les valeurs p dans les tableaux avec des niveaux de signification de 1 % ou de 5 %. Si la valeur p est inférieure au niveau de signification choisi, cela donne à penser que les deux populations sont différentes.

Dans l’ensemble, nos résultats empiriques peuvent être interprétés comme une preuve de la similitude des deux groupes comparés.

7.1.3 Remarques

Nous avons examiné dans la présente section les différences, pour la période de 2002 à 2010, entre les entreprises subventionnées par DEC Q et celles qui ne le sont pas avant le financement. La méthode empirique consistait à comparer les différences dans la distribution de l’emploi et du revenu de groupes d’entreprises. Les résultats peuvent être résumés comme suit.

Les données donnent clairement à penser qu’il n’y a pas de différence au chapitre de l’emploi entre les entreprises subventionnées par DEC Q et celles qui ne le sont pas aux années t-3, t-2 et t-1, où t est la période de référence, soit la première année de financement de l’entreprise.

Pour ce qui est de la variable du revenu, l’analyse révèle que les seules différences observables entre les deux groupes concernent les années t-3 et t-2 avant le premier financement pour les clients de DEC Q de 2010, à un niveau de signification de 5 %. Ce résultat n’a qu’un impact mineur puisqu’il n’est observable que pour les clients de 2010, à la fin de la période étudiée.

Il est donc possible de conclure qu’en général, l’analyse empirique présentée dans cette section confirme qu’avant le financement, les entreprises subventionnées par DEC Q ne se démarquaient pas des entreprises non subventionnées au chapitre de l’emploi et du revenu.

7.2 Résultats de la régression

Dans la présente section, le coefficient estimé β, qui traduit la performance des clients de DEC Q par rapport à celle du groupe de référence en matière de revenu, d’emploi et de productivité du travail, est représenté graphiquement. Il importe de garder à l’esprit que les deux groupes ont été comparés sur les plans du revenu et de l’emploi jusqu’à trois ans avant que les clients de DEC Q aient commencé à recevoir du financement (voir la section 7.1). Les résultats n’ont pas révélé de différences significatives entre les deux groupes avant le financement de DEC Q. Ainsi, les différences dans les résultats peuvent être plus clairement attribuées au financement de DEC Q. Les performances de chaque cohorte au chapitre du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail entre 2001 et 2010 sont présentées ci après.

7.2.1 Impact sur le revenu, l’emploi et la productivité du travail

La figure 8 montre les performances de la cohorte de 2001 sur les plans de la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail.

Comme on peut le constater, les résultats empiriques montrent qu’il n’y a pas de différence statistique de croissance du revenu entre les deux groupes pour la première année ayant suivi le financement. Par la suite, les clients de DEC Q ont dépassé les non clients à cet égard pendant trois années consécutives. L’analyse ne montre aucune différence entre les deux groupes aux septième, huitième et neuvième années ayant suivi le financement.

Pour ce qui est de la croissance de l’emploi, les résultats révèlent que les clients de DEC Q ont mieux fait que le groupe de référence lors de la première année ayant suivi le financement, mais aucune différence significative n’est observable entre les deux groupes pour les trois années suivantes. Lors de la cinquième et sixième année, la croissance de l’emploi des clients de DEC Q a été inférieure à celle du groupe de référence. À la neuvième année, cependant, elle a rebondi et affiché un écart de 13,7 % par rapport à celle des non clients.

Quant à la croissance de la productivité du travail, le programme n’a entraîné aucune différence significative entre le groupe étudié et le groupe de référence lors de la première année ayant suivi le financement initialFootnote2. Cependant, lors de la deuxième année ayant suivi le financement, la croissance de la productivité du travail des clients de DEC Q a été de 19,2 % supérieure à celle des non clients. La croissance de la productivité du travail des clients de DEC Q a dépassé celle des non clients jusqu’à la sixième année. Les données ne montrent aucune différence significative entre les deux groupes de 2007 à 2009. À la fin de la période étudiée, les clients de DEC Q ont repris le dessus et affiché une croissance de la productivité du travail de 6,8 % supérieure à celle des entreprises comparées.

Figure 8 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2001

Figure 8 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2001

Figure 8 – Description longue

La figure 8 présente la différence statistique de la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité au travail, entre les résultats obtenus par les entreprises aidées par DEC et celles d’entreprises comparables n’ayant pas reçu d’aide financière de DEC, pour les cohortes de 2001. Les différences statistiques en pourcentage entre ces deux cohortes sont présentées par année, de la première année suivant le financement, c’est-à-dire 2001-2002, à la dernière année pour laquelle il était possible d’obtenir des données, c’est-à-dire 2009-2010.

Voici les résultats pour les cohortes de 2001 :

  • Pour la croissance du revenu, il n’y a pas de différence statistique la première année suivant le financement. Pour les deuxième, troisième et quatrième années suivant le financement, les entreprises aidées par DEC ont eu une croissance supérieure de 7,0 %, 7,8 % et 5,4 %, respectivement, à celle des entreprises n’ayant pas reçu de financement. Il n’y a pas de différence statistique pour la cinquième année, septième, huitième et neuvième année, alors que les clients de DEC ont eu une croissance de 7,5 % supérieure à la cohorte d’entreprises non-subventionnées lors de la sixième année suivant le financement.
  • Pour la croissance de l’emploi, les entreprises aidées par DEC ont obtenu une croissance supérieure de 6,4 % pour la première année suivant le financement. Les deuxième, troisième et quatrième années ne présentent pas de différence statistique. Les clients de DEC ont eu des croissances inférieures à la cohorte de référence lors de la cinquième et sixième année de 11,0 % et 7,7 % respectivement. Il n’y a pas de différence statistique pour les septième et huitième années alors que les clients de DEC ont eu une croissance de l’emploi de 13,7 % supérieure lors de la neuvième année.
  • En ce qui a trait à la croissance de la productivité au travail, il n’y a pas de différence statistique lors de la première année suivant le financement. Les clients de DEC présentent ont eu une croissance de la productivité au travail supérieure à la cohorte de référence pendant cinq années consécutives de la deuxième à la sixième année suivant le financement de 19,2 %, 12,1 %, 9,5 %, 5,0 % et 9,0 %, respectivement. Il n’y a pas de différence statistique lors des septième et huitième années suivant le financement et les clients de DEC ont de nouveau une croissance supérieure lors de la neuvième année de 6,8 %.
 

Remarque : L’abréviation « N.S. » (pour « non significatif ») indique qu’il n’y a pas de différence significative entre les deux groupes.

La figure 9 montre les résultats pour la cohorte de 2002. Les entreprises de cette cohorte ont eu une croissance du revenu supérieure à celle du groupe de référence pendant deux années consécutives après la réception du financement. La troisième année, aucune différence n’a été constatée entre les deux groupes. Après la troisième année, les clients de DEC Q ont enregistré une croissance du revenu supérieure pendant deux ans. La différence entre les deux groupes n’a pas été significative au cours des années subséquentes.

La cohorte de 2002 a affiché une croissance de l’emploi supérieure de 4,4 % à celle des entreprises comparées à la première année suivant le financement (figure 9). De la deuxième à la quatrième année, la différence entre les entreprises financées par DEC Q et celles qui ne le sont pas n’a pas été statistiquement significative. Lors de la septième année, la performance des clients de DEC Q a été inférieure à celle des non clients à cet égard.

La figure 9 montre que le financement a amélioré la performance des entreprises qui en ont bénéficié. Les clients de DEC Q ont affiché une croissance de la productivité du travail supérieure à celle du groupe de référence pendant quatre années consécutives et les rôles se sont inversés entre 2006 et 2009. Le programme a eu un impact positif pour les clients de DEC Q à la huitième année sur le plan de la croissance de la productivité du travail.

Figure 9 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2002

Figure 9 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2002

Figure 9 – Description longue

La figure 9 présente la différence statistique de la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité au travail, entre les résultats obtenus par les entreprises aidées par DEC et celles d’entreprises comparables n’ayant pas reçu d’aide financière de DEC, pour les cohortes de 2002. Les différences statistiques en pourcentage entre ces deux cohortes sont présentées par année, de la première année suivant le financement, c’est-à-dire 2002-2003, à la dernière année pour laquelle il était possible d’obtenir des données, c’est-à-dire 2009-2010.

Voici les résultats pour les cohortes de 2002 :

  • Pour la croissance du revenu, les clients de DEC ont eu une croissance supérieure de 5,5 % et 4,1 % pour la première et la deuxième année respectivement. Il n’y a pas de différence statistique pour la troisième année et la croissance du revenu est de nouveau supérieure pour les clients de DEC lors de la quatrième et cinquième année, de 4,1 % et 3,8 % respectivement. Pour les sixième, septième et huitième années, il n’y a pas de différence statistique.
  • Pour la croissance de l’emploi, les entreprises aidées par DEC ont obtenu une croissance supérieure de 4,4 % pour la première année suivant le financement, mais il n’y a pas de différence statistique pour les deuxième, troisième et quatrième années. Lors de la cinquième année, les entreprises financées par DEC ont obtenu une croissance supérieure de 3,5 %, suivi d’une absence de différence statistique pendant la sixième année, d’une croissance inférieure de 2,9 % pendant la septième année et de nouveau une absence de différence statistique pour la huitième année.
  • En ce qui a trait à la croissance de la productivité au travail, les clients de DEC présentent une croissance de la productivité au travail supérieure à la cohorte de référence pendant les quatre premières années de 3,8 %, 4,0 %, 5,1 % et 3,0 % respectivement. Les entreprises financées par DEC ont eu une croissance inférieure de 5,5 % et 7,2 % pour la cinquième année et la septième année suivant le financement et il n’y a pas de différence statistique pour les sixième et huitième années.
 

La figure 10 montre les résultats sur la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail pour la cohorte de 2003. Les entreprises qui ont été financées pour la première fois en 2003 ont affiché une croissance du revenu supérieure à celle des non clients pendant quatre années consécutives. Il n’y a pas eu de différence de croissance du revenu entre les clients et les non clients aux cinquième et sixième années, mais les clients ont dépassé les non clients à cet égard à la septième année.

Au chapitre de la croissance de l’emploi, les clients de DEC Q n’ont dépassé les non clients que pendant deux ans. Le coefficient était de 2 % un an après le financement initial. La cinquième année, l’impact était négatif. Lors de la dernière période étudiée, l’écart était de 1,8 % en faveur des clients de DECQ.

La cohorte de 2003 affiche une croissance de la productivité du travail supérieure à celle des entreprises du groupe de référence à la première (6,2 %) et deuxième (2,6 %) année ayant suivi le financement. De la troisième à la sixième année, le coefficient estimé n’était pas significatif, ce qui signifie qu’aucune différence significative n’a été constatée entre les deux groupes pendant trois périodes. À la septième année, les clients de DEC Q ont dépassé les non clients dans les trois mesures de croissance de la performance.

Figure 10 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2003

Figure 10 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2003

Figure 10 – Description longue

La figure 10 présente la différence statistique de la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité au travail, entre les résultats obtenus par les entreprises aidées par DEC et celles d’entreprises comparables n’ayant pas reçu d’aide financière de DEC, pour les cohortes de 2003. Les différences statistiques en pourcentage entre ces deux cohortes sont présentées par année, de la première année suivant le financement, c’est-à-dire 2003-2004, à la dernière année pour laquelle il était possible d’obtenir des données, c’est-à-dire 2009-2010.

Voici les résultats pour les cohortes de 2003 :

  • Pour la croissance du revenu, les clients de DEC ont eu une croissance supérieure de 4,6 %, 2,8 %, 3,2 % et 2,6 % de la première à la quatrième année suivant le financement. Il n’y a ensuite aucune différence statistique pour la cinquième et sixième année, puis les entreprises financées par DEC présentent de nouveau une croissance supérieure de 2,0 % pour la septième année.
  • Pour la croissance de l’emploi, il n’y a pas de différence statistique pendant les première, troisième, quatrième et cinquième années suivant le financement. Les clients de DEC présentent une croissance supérieure lors de la deuxième année de 2,0 % et lors de la septième année de 1,8 %. Ils ont eu une croissance inférieure de 2,2 % lors de la sixième année.
  • En ce qui a trait à la croissance de la productivité au travail, les clients de DEC présentent une croissance de la productivité au travail supérieure à la cohorte de référence pour les deux premières années de 6,2 % et 2,6 % respectivement. Il n’y a pas de différence statistique pour les troisième, quatrième, cinquième et sixième années. Les clients de DEC ont de nouveau une croissance supérieure lors de la septième année de 3,7 %.
 

Pour la cohorte de 2004, la figure 11 montre que le programme de financement de DEC Q a commencé à avoir un impact sur la croissance du revenu à la deuxième année ayant suivi la première année de financement. La croissance du revenu des clients de DEC Q a été plus élevée de 2,4 % à la deuxième année et de 3,6 % à la troisième année. Aucune différence statistiquement significative n’a été constatée au cours des autres périodes.

Les entreprises qui ont eu recours au financement de DEC Q pour la première fois en 2004 ont connu une croissance de l’emploi supérieure à celle des entreprises comparées qui n’y ont pas eu recours à la troisième année ayant suivi le financement (figure 11). Pendant le ralentissement économique de 2008, les non clients ont mieux fait que les clients de DEC Q au chapitre de la croissance de l’emploi.

Pour ce qui est de la productivité du travail, les clients de DEC Q ont mieux fait que le groupe de référence à la première et deuxième année ayant suivi la première année de financement. Cependant, la figure 11 montre qu’il n’y a pas eu de différence entre les deux groupes à cet égard au cours des années subséquentes.

Figure 11 Différences dans la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2004

Figure 11 Différences dans la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2004

Figure 11 – Description longue

La figure 11 présente la différence statistique de la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité au travail, entre les résultats obtenus par les entreprises aidées par DEC et celles d’entreprises comparables n’ayant pas reçu d’aide financière de DEC, pour les cohortes de 2004. Les différences statistiques en pourcentage entre ces deux cohortes sont présentées par année, de la première année suivant le financement, c’est-à-dire 2004-2005, à la dernière année pour laquelle il était possible d’obtenir des données, c’est-à-dire 2009-2010.

Voici les résultats pour les cohortes de 2004 :

  • Pour la croissance du revenu, il n’y a aucune différence statistique lors de la première année. Les clients de DEC ont eu une croissance supérieure à la cohorte de référence pour la deuxième et troisième année de 2,4 % et 3,6 %, respectivement. Il n’y a ensuite aucune différence statistique pour les quatrième, cinquième et sixième années.
  • Pour la croissance de l’emploi, il n’y a pas de différence statistique entre les deux cohortes pour les deux premières années. Les clients de DEC ont eu une croissance supérieure pour la troisième année de 2,3 % alors qu’ils ont eu une croissance inférieure de 2,6 % pour les quatrième et cinquième années suivant le financement. Il n’y a pas de différence statistique pour la sixième année.
  • En ce qui a trait à la croissance de la productivité au travail, les clients de DEC présentent une croissance de la productivité au travail supérieure à la cohorte de référence lors de la première année de 4,4 % et de 2,8 % pour la deuxième année. Ensuite, il n’y a pas de différence statistique pour les quatre années suivantes.
 

Pour la cohorte de 2005 (figure 12), l’analyse montre que les entreprises subventionnées par DEC Q ont mieux fait que les entreprises comparées à la première année, et ce pour tous les indicateurs de performance. La figure 12 révèle une croissance du revenu de 2,6 % et de 3,1 % plus élevée à la première et deuxième année ayant suivi le financement. Aucune différence significative n’a été constatée entre les deux groupes en 2007-2008 et 2008-2009. Lors de la dernière période, les entreprises financées par DEC Q ont été plus performantes que les non clients.

Les entreprises qui ont eu recours au financement de DEC Q pour la première fois en 2005 ont affiché en moyenne une croissance de l’emploi de 2,5 % supérieure à celle du groupe de référence à la première année ayant suivi le financement initial. Les clients de DEC Q ont moins bien réussi à la quatrième année, où ils ont enregistré une croissance de l’emploi de 2,5 % inférieure à celle du groupe de référence (figure 12).

La cohorte de 2005 des clients de DEC Q a été plus productive (2,6 %) que le groupe de référence à la première année ayant suivi la réception du financement. Pendant la crise économique de 2008, les clients de DEC Q ont connu une croissance de la productivité du travail de 3,2 % inférieure à celle des entreprises du groupe de référence. À la cinquième année, il a été estimé que la croissance de la productivité du travail des clients de DEC Q a été de 3,5 % plus élevée que celle des non clients (figure 12).

Figure 12 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2005

Figure 12 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2005

Figure 12 – Description longue

La figure 12 présente la différence statistique de la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité au travail, entre les résultats obtenus par les entreprises aidées par DEC et celles d’entreprises comparables n’ayant pas reçu d’aide financière de DEC, pour les cohortes de 2005. Les différences statistiques en pourcentage entre ces deux cohortes sont présentées par année, de la première année suivant le financement, c’est-à-dire 2005-2006, à la dernière année pour laquelle il était possible d’obtenir des données, c’est-à-dire 2009-2010

Voici les résultats pour les cohortes de 2005 :

  • Pour la croissance du revenu, les clients de DEC présentent une croissance supérieure pour la première, deuxième et cinquième année suivant le financement de 2,6 %, 3,1 % et 2,9 % respectivement. Il n’y a pas de différence statistique pour les troisième et quatrième années.
  • Pour la croissance de l’emploi, il n’y a que deux années où les résultats montrent une différence statistique entre les deux cohortes : la première et la quatrième année suivant le financement de DEC. La première année, les entreprises ayant reçu du financement de DEC présentent une croissance supérieure de 2,5 % et une croissance inférieure de 2,5 % pour la quatrième année.
  • En ce qui a trait à la croissance de la productivité au travail, il n’y a pas de différence statistique lors de la deuxième et quatrième année suivant le financement. Les clients de DEC ont eu une croissance supérieure à la cohorte de référence lors de la première et dernière année de 2,6 % et 3,5 % respectivement, alors qu’ils ont eu une croissance inférieure lors de la troisième année de 3,2 %.
 

Pour la cohorte de 2006, le financement a eu un impact positif sur le revenu à la première année ayant suivi la première année de financement. Il n’y a pas eu de différence de croissance du revenu entre les clients de DEC Q et les non clients aux deuxième et troisième années. À la quatrième année, les clients de DEC Q ont connu une croissance du revenu de 3,3 % supérieure à celle du groupe de référence.

Selon notre analyse, le groupe étudié a affiché une croissance de 2,8 % plus élevée à la deuxième année ayant suivi la première année de financement. Les clients de DEC Q ont été dépassés par le groupe de référence en 2008, puis ils ont rebondi à la dernière année (3,5 %).

Aucune différence significative n’a été constatée entre les deux groupes en matière de croissance de la productivité du travail au cours des deux années ayant suivi le financement. En 2008-2009, la croissance de la productivité du travail des clients de DEC Q a été inférieure à celle des non clients ( 2,6 %) (figure 13). En revanche, en 2009-2010, elle a été de 6,2 % supérieure.

Figure 13 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2006

Figure 13 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2006

Figure 13 – Description longue

La figure 13 présente la différence statistique de la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité au travail, entre les résultats obtenus par les entreprises aidées par DEC et celles d’entreprises comparables n’ayant pas reçu d’aide financière de DEC, pour les cohortes de 2006. Les différences statistiques en pourcentage entre ces deux cohortes sont présentées par année, de la première année suivant le financement, c’est-à-dire 2006-2007, à la dernière année pour laquelle il était possible d’obtenir des données, c’est-à-dire 2009-2010

Voici les résultats pour les cohortes de 2006 :

  • Pour la croissance du revenu, les clients de DEC présentent une croissance supérieure pour la première et la quatrième année suivant le financement de 3,4 % et 3,3 % respectivement. Il n’y a pas de différence statistique pour les années deux et trois.
  • Pour la croissance de l’emploi, il n’y a pas de différence statistique lors de la première année. Les clients de DEC présentent une croissance supérieure de 2,8 % et 3,5 % lors de la deuxième et quatrième année et une croissance inférieure de 0,5 % lors de la troisième année.
  • En ce qui a trait à la croissance de la productivité au travail, il n’y a pas de différence statistique pendant les deux premières années. Les entreprises financées par DEC présentent une croissance inférieure pour la troisième année de 2,6 % et une croissance supérieure de 6,2 % lors de la quatrième année.
 

Pour la cohorte de 2007, le financement a eu un impact positif sur la croissance du revenu à la première année ayant suivi l’année de financement. Les clients de DEC Q ont connu à ce moment là une croissance du revenu de 4,2 % supérieure à celle du groupe de référence. Aucune différence significative n’a été constatée entre les deux groupes en matière de croissance du revenu en 2008-2009. Il a été estimé que la croissance du revenu des clients de DEC Q a été de 2,7 % supérieure à celle des non clients à la troisième année, comme le montre la figure 14.

Selon les résultats de l’analyse, la croissance de l’emploi des clients de DEC Q a été de 3 % plus élevée au cours de l’année ayant suivi le financement. Aucune différence statistiquement significative n’a été constatée entre les deux groupes au chapitre de la croissance de l’emploi au cours des années suivantes.

Pour ce qui est de la productivité du travail, la cohorte de 2007 a moins bien réussi que le groupe de référence (-6,3 %) à la première année ayant suivi le financement. Cependant, à cet égard, les clients de DEC Q ont dépassé les non clients (3,8 %) en 2008-2009.

Figure 14 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2007

Figure 14 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohorte de 2007

Figure 14 – Description longue

La figure 14 présente la différence statistique de la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité au travail, entre les résultats obtenus par les entreprises aidées par DEC et celles d’entreprises comparables n’ayant pas reçu d’aide financière de DEC, pour les cohortes de 2007. Les différences statistiques en pourcentage entre ces deux cohortes sont présentées par année, de la première année suivant le financement, c’est-à-dire 2007-2008, à la dernière année pour laquelle il était possible d’obtenir des données, c’est-à-dire 2009-2010.

Voici les résultats pour les cohortes de 2007 :

  • Pour la croissance du revenu, les clients de DEC présentent une croissance supérieure pour la première et la troisième année suivant le financement de 4,2 % et 2,7 % respectivement. Il n’y a pas de différence statistique pendant la deuxième année.
  • Pour la croissance de l’emploi, les entreprises financées par DEC présentent une croissance supérieure de 3,0 % lors de la première année et il n’y a pas de différence statistique pour les deuxième et troisième années.
  • En ce qui a trait à la croissance de la productivité au travail, la première année présente une croissance inférieure pour les clients de DEC de 6,3 %, suivie d’une croissance supérieure de 3,8 % lors de la deuxième année. Il n’y a pas de différence statistique pendant la troisième année.
 

Pour la cohorte de 2008 (figure 15), aucune différence significative n’a été constatée entre les deux groupes après la première année de financement au chapitre de la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail. La figure 15, cependant, révèle qu’à la deuxième année ayant suivi le financement, la croissance du revenu a été de 2,3 % plus élevée et la croissance de l’emploi, de 4,4 % plus élevée. Aucune différence significative n’a été constatée entre les deux groupes sur le plan de la croissance de la productivité du travail au cours des deux premières années.

Pour la cohorte de 2009, l’analyse montre que les clients de DEC Q ont mieux réussi que les non clients en ce qui a trait à la croissance de l’emploi et à la productivité du travail à la troisième année (figure 15).

Figure 15 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohortes de 2008 et 2009

Figure 15 Croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail – Différences entre les clients de DEC Q et les non clients, cohortes de 2008 et 2009

Figure 15 – Description longue

La figure 15 présente la différence statistique de la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité au travail, entre les résultats obtenus par les entreprises aidées par DEC et celles d’entreprises comparables n’ayant pas reçu d’aide financière de DEC, pour les cohortes de 2008 et 2009. Les différences statistiques en pourcentage entre les deux cohortes de 2008 sont présentées par année, de la première année suivant le financement, c’est-à-dire 2008-2009, à la dernière année pour laquelle il était possible d’obtenir des données, c’est-à-dire 2009-2010. Pour les cohortes de 2009, seules les données de 2009-2010 sont présentées.

Voici les résultats pour les cohortes de 2008 :

  • Pour la croissance du revenu, il n’y a aucune différence statistique lors de la première année et les clients de DEC présentent une croissance supérieure de 2,3 % lors de la deuxième année.
  • Pour la croissance de l’emploi, il n’y a pas de différence statistique pendant la première année et les clients de DEC présentent une croissance supérieure de 4,4 % pour la deuxième année.
  • En ce qui a trait à la croissance de la productivité au travail, il n’y a pas de différence statistique pour les deux années présentées.

Voici les résultats pour les cohortes de 2009 :

  • Pour la croissance du revenu, il n’y a pas de différence statistique.
  • Pour la croissance de l’emploi, les clients de DEC présentent une croissance supérieure à la cohorte de référence de 2,9 %.
  • En ce qui a trait à la croissance de la productivité au travail, les clients de DEC présentent une croissance supérieure de 4,5 %.
 

7.3. Taux de survie

Dans la présente section, nous comparons les taux de survie des clients et des non clients de DEC Q au cours des années ayant suivi l’année de financement de référence. Nous avons calculé le taux de survie en suivant les entreprises dans le temps. Pour chaque cohorte prise en compte dans la période couverte par l’étude, les entreprises n’ayant déclaré aucun emploi et aucun revenu et n’ayant pas changé de statut (fusions, acquisitions) ont été considérées comme ayant quitté le marché.

Afin de produire une mesure globale de la survie des entreprises, nous avons calculé un taux de survie cumulatif en regroupant les cohortes pour des périodes de temps équivalentes, sans tenir compte de l’année civile où l’entreprise a fait son entrée sur le marché. Par exemple, nous avons calculé le taux de survie des entreprises après la nième année ayant suivi leur entrée sur le marché en divisant le nombre d’entreprises toujours actives après la nième année ayant suivi leur démarrage par le nombre de démarrages d’entreprises au début de la période, pour toutes les cohortes dont la durée de vie possible était égale ou supérieure à n.

La figure 16 montre les taux de survie cumulatifs pour toutes les cohortes (voir aussi le tableau 1 à l’annexe 4). Le taux de survie estimé des clients de DEC Q est supérieur à celui des non clients pour toute la période analysée, sauf à la première année, où le taux de survie des clients (96,7 %) est pratiquement identique à celui des non clients (96,9 %). Par exemple, la proportion de clients de DEC Q qui étaient encore en activité cinq ans après avoir reçu le financement (quelle qu’ait été la première année de financement) était de 85,3 %; pour le groupe comparable de non clients, le taux de survie était de 77,5 %.

Figure 16 Taux de survie cumulatifs, toutes les cohortes

Figure 16 Taux de survie cumulatifs, toutes les cohortes

Figure 16 – Description longue

La figure 16 présente un graphique à bandes des taux de survie cumulatifs des entreprises aidées par DEC et des entreprises n’ayant pas reçu d’aide de DEC pour l’ensemble des cohortes de la première année (2001-2002) à la neuvième année (2009-2010).

Voici les résultats par année :

  • 1ère année :
    • Clients de DEC : 96,7 %
    • Cohorte référence : 96,9 %
  • 2ème année :
    • Clients de DEC : 94,8 %
    • Cohorte référence : 92,5 %
  • 3ème année :
    • Clients de DEC : 92,9 %
    • Cohorte référence : 88,1 %
  • 4ème année :
    • Clients de DEC : 89,3 %
    • Cohorte référence : 83,3 %
  • 5ème année :
    • Clients de DEC : 85,3 %
    • Cohorte référence : 77,5 %
  • 6ème année :
    • Clients de DEC : 79,5 %
    • Cohorte référence : 71,3 %
  • 7ème année :
    • Clients de DEC : 76,0 %
    • Cohorte référence : 64,0 %
  • 8ème année :
    • Clients de DEC : 71,3 %
    • Cohorte référence : 58,9 %
  • 9ème année :
    • Clients de DEC : 67,2 %
    • Cohorte référence : 50,8 %
 

La figure 17 montre les taux de survie de la cohorte de 2001. Les taux de survie estimés des clients de DEC Q sont supérieurs à ceux des non clients pour l’ensemble de la période analysée. Les résultats montrent que la proportion d’entreprises de la cohorte de 2001 qui étaient encore actives neuf ans après la première année de financement était de 16,4 points de pourcentage supérieure à celle des non clients. L’annexe 5 présente les taux de survie des clients de DEC Q par type de programme.

Figure 17 Taux de survie, cohorte de 2001

Figure 17 Taux de survie, cohorte de 2001

Figure 17 – Description longue

La figure 17 présente un graphique à bandes des taux de survie cumulatifs des entreprises aidées par DEC et des entreprises n’ayant pas reçu d’aide de DEC pour la cohorte de 2001 de la première année (2001-2002) à la neuvième année (2009-2010).

Voici les résultats par année :

  • 1ère année :
    • Clients de DEC : 98,4 %
    • Cohorte référence : 96,9 %
  • 2ème année :
    • Clients de DEC : 93,8 %
    • Cohorte référence : 89,2 %
  • 3ème année :
    • Clients de DEC : 92,2 %
    • Cohorte référence : 81,5 %
  • 4ème année :
    • Clients de DEC : 89,1 %
    • Cohorte référence : 69,2 %
  • 5ème année :
    • Clients de DEC : 81,3 %
    • Cohorte référence : 63,1 %
  • 6ème année :
    • Clients de DEC : 70,3 %
    • Cohorte référence : 56,9 %
  • 7ème année :
    • Clients de DEC : 67,2 %
    • Cohorte référence : 53,8 %
  • 8ème année :
    • Clients de DEC : 67,2 %
    • Cohorte référence : 50,8 %
  • 9ème année :
    • Clients de DEC : 67,2 %
    • Cohorte référence : 50,8 %
 

La figure 18 montre les taux de survie de la cohorte de 2002. En général, les clients de DEC Q se comparent avantageusement aux non clients, quelle que soit la durée examinée. Les clients de DEC Q ont eu des taux de survie supérieurs, alors que près de 73 % d’entre eux étaient encore actifs huit ans après l’année de financement initiale (contre environ 62 % des non clients).

Figure 18 Taux de survie, cohorte de 2002

Figure 18 Taux de survie, cohorte de 2002

Figure 18 – Description longue

La figure 18 présente un graphique à bandes des taux de survie cumulatifs des entreprises aidées par DEC et des entreprises n’ayant pas reçu d’aide de DEC pour la cohorte de 2002, de la première année (2002-2003) à la huitième année (2009-2010).

Voici les résultats par année :

  • 1ère année :
    • Clients de DEC : 95,4 %
    • Cohorte référence : 89,1 %
  • 2ème année :
    • Clients de DEC : 95,4 %
    • Cohorte référence : 87,0 %
  • 3ème année :
    • Clients de DEC : 94,2 %
    • Cohorte référence : 86,0 %
  • 4ème année :
    • Clients de DEC : 91,3 %
    • Cohorte référence : 78,8 %
  • 5ème année :
    • Clients de DEC : 85,0 %
    • Cohorte référence : 73,6 %
  • 6ème année :
    • Clients de DEC : 77,5 %
    • Cohorte référence : 69,4 %
  • 7ème année :
    • Clients de DEC : 75,1 %
    • Cohorte référence : 64,2 %
  • 8ème année :
    • Clients de DEC : 72,8 %
    • Cohorte référence : 61,7 %
 

Les taux de survie de la cohorte de 2003 sont présentés à la figure 19, où l’on voit que près de 66 % des non clients avaient survécu après sept ans sur le marché, contre 79 % des clients de DEC Q. Les taux de survie des deux groupes sont presque identiques pour la première et la deuxième année ayant suivi la première année de financement. Après la deuxième année, les entreprises ayant bénéficié d’un programme de DEC Q ont affiché un taux de survie supérieur à celui du groupe de référence.

Figure 19 Taux de survie, cohorte de 2003

Figure 19 Taux de survie, cohorte de 2003

Figure 19 – Description longue

La figure 19 présente un graphique à bandes des taux de survie cumulatifs des entreprises aidées par DEC et des entreprises n’ayant pas reçu d’aide de DEC pour la cohorte de 2003, de la première année (2003-2004) à la septième année (2009-2010).

Voici les résultats par année :

  • 1ère année :
    • Clients de DEC : 100 %
    • Cohorte référence : 100 %
  • 2ème année :
    • Clients de DEC : 92,9 %
    • Cohorte référence : 90,6 %
  • 3ème année :
    • Clients de DEC : 90,4 %
    • Cohorte référence : 82,0 %
  • 4ème année :
    • Clients de DEC : 85,0 %
    • Cohorte référence : 77,7 %
  • 5ème année :
    • Clients de DEC : 84,3 %
    • Cohorte référence : 73,0 %
  • 6ème année :
    • Clients de DEC : 81,8 %
    • Cohorte référence : 69,8 %
  • 7ème année :
    • Clients de DEC : 78,6 %
    • Cohorte référence : 66,2 %
 

La figure 20 montre que les taux de survie des clients de DEC Q de 2004 sont légèrement inférieurs à ceux du groupe de référence pour les deux premières années ayant suivi le financement. À la troisième année, les taux de survie sont similaires. Après la cinquième année, les non clients commencent à quitter le marché plus rapidement que les clients de DEC Q. À la fin de la période étudiée, les clients de DEC Q avaient un taux de survie de 80,4 %, contre 76,5 % pour le groupe de référence.

Figure 20 Taux de survie, cohorte de 2004

Figure 20 Taux de survie, cohorte de 2004

Figure 20 – Description longue

La figure 20 présente un graphique à bandes des taux de survie cumulatifs des entreprises aidées par DEC et des entreprises n’ayant pas reçu d’aide de DEC pour la cohorte de 2004, de la première année (2004-2005) à la sixième année (2009-2010).

Voici les résultats par année :

  • 1ère année :
    • Clients de DEC : 93,3 %
    • Cohorte référence : 95,4 %
  • 2ème année :
    • Clients de DEC : 91,4 %
    • Cohorte référence : 93,0 %
  • 3ème année :
    • Clients de DEC : 89,9 %
    • Cohorte référence : 89,9 %
  • 4ème année :
    • Clients de DEC : 85,6 %
    • Cohorte référence : 86,2 %
  • 5ème année :
    • Clients de DEC : 83,2 %
    • Cohorte référence : 82,6 %
  • 6ème année :
    • Clients de DEC : 80,4 %
    • Cohorte référence : 76,5 %
 

Comme on le voit à la figure 21, les clients de DEC Q ont mieux fait que les non clients pour chacune des années ayant suivi le financement. Les résultats montrent qu’au bout de six ans, les entreprises subventionnées par DEC Q étaient proportionnellement plus nombreuses que les entreprises qui ne l’étaient pas à se trouver toujours sur le marché.

Figure 21 Taux de survie, cohorte de 2005

Figure 21 Taux de survie, cohorte de 2005

Figure 21 – Description longue

La figure 21 présente un graphique à bandes des taux de survie cumulatifs des entreprises aidées par DEC et des entreprises n’ayant pas reçu d’aide de DEC pour la cohorte de 2005, de la première année (2005-2006) à la cinquième année (2009-2010).

Voici les résultats par année :

  • 1ère année :
    • Clients de DEC : 99,6 %
    • Cohorte référence : 96,6 %
  • 2ème année :
    • Clients de DEC : 98,2 %
    • Cohorte référence : 94,0 %
  • 3ème année :
    • Clients de DEC : 96,9 %
    • Cohorte référence : 90,9 %
  • 4ème année :
    • Clients de DEC : 96,0 %
    • Cohorte référence : 87,5 %
  • 5ème année :
    • Clients de DEC : 91,1 %
    • Cohorte référence : 83,2 %
 

La figure 22 montre comment les clients de DEC Q de 2006 se comparent aux entreprises du groupe de référence. Environ 95 % des clients de DEC Q ont survécu à leur première année, contre 98 % des non clients. À la quatrième année, 91,7 % des clients de DEC Q étaient encore présents sur le marché, contre 89,7 % des entreprises du groupe de référence.

Figure 22 Taux de survie, cohorte de 2006

Figure 22 Taux de survie, cohorte de 2006

Figure 22 – Description longue

La figure 22 présente un graphique à bandes des taux de survie cumulatifs des entreprises aidées par DEC et des entreprises n’ayant pas reçu d’aide de DEC pour la cohorte de 2006, de la première année (2006-2007) à la quatrième année (2009-2010).

Voici les résultats par année :

  • 1ère année :
    • Clients de DEC : 94,9 %
    • Cohorte référence : 97,7 %
  • 2ème année :
    • Clients de DEC : 94,4 %
    • Cohorte référence : 93,5 %
  • 3ème année :
    • Clients de DEC : 94,4 %
    • Cohorte référence : 91,1 %
  • 4ème année :
    • Clients de DEC : 91,7 %
    • Cohorte référence : 89,7 %
 

La figure 23 montre les taux de survie des cohortes de 2007, 2008 et 2009. Le taux de survie au bout d’un an était très élevé pour la cohorte de 2007. On voit que les clients de DEC Q avaient un taux de survie supérieur à celui des non clients à la fin de la période étudiée, mais la marge se situe à l’intérieur d’environ trois points de pourcentage.

Pour la cohorte de 2008, tant les clients de DEC Q que les entreprises du groupe de référence ont eu un taux de survie élevé au cours des années examinées. Cependant, la fourchette entre les deux groupes est plutôt étroite.

Quant à la cohorte de 2009, le taux de survie des entreprises subventionnées par DEC Q une année après le financement s’est chiffré à 93 %, mais celui des entreprises du groupe de référence était plus élevé encore (99 %).

Figure 23 Taux de survie, cohortes de 2007, 2008 et 2009

Figure 23 Taux de survie, cohortes de 2007, 2008 et 2009

Figure 23 – Description longue

La figure 23 présente un graphique à bandes des taux de survie cumulatifs des entreprises aidées par DEC et des entreprises n’ayant pas reçu d’aide de DEC pour les cohortes de 2007, 2008 et 2009, de la première année (2007-2008) à la troisième année (2009-2010).

Voici les résultats par année pour la cohorte de 2007 :

  • 1ère année :
    • Clients de DEC : 100 %
    • Cohorte référence : 99,5 %
  • 2ème année :
    • Clients de DEC : 97,6 %
    • Cohorte référence : 95,1 %
  • 3ème année :
    • Clients de DEC : 94,2 %
    • Cohorte référence : 91,3 %

Voici les résultats par année pour la cohorte de 2008 :

  • 1ère année :
    • Clients de DEC : 97,9 %
    • Cohorte référence : 97,2 %
  • 2ème année :
    • Clients de DEC : 97,2 %
    • Cohorte référence : 96,5 %

Voici les résultats par année pour la cohorte de 2009 :

  • 1ère année :
    • Clients de DEC : 93,1 %
    • Cohorte référence : 99,0 %
 

8. Conclusions

Dans le présent rapport, l’analyse hypothétique des retombées économiques des programmes de DEC Q vise à étudier l’impact de l’aide de DEC Q sur les performances des entreprises. La croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail sont les mesures de la performance qui ont été utilisées comme variables dépendantes dans l’analyse de régression. À l’aide d’une méthode de régression robuste, nous avons estimé des coefficients pour les clients ayant bénéficié des programmes offerts entre 2001 et 2009.

En général, pour les cohortes étudiées, la croissance du revenu, de l’emploi et de la productivité du travail des clients de DEC Q par rapport aux non clients a été plus importante au cours des deux premières années ayant suivi le financement qu’au cours des années subséquentes, sauf pour la cohorte de 2007.

Les différences dans les performances liées au fait que les entreprises sont clientes de DEC Q ou non varient d’une année et d’une cohorte à l’autre. Par exemple, en neutralisant les autres caractéristiques des entreprises, la cohorte des clients de DEC Q de 2001 a affiché une croissance du revenu de 7,8 % supérieure à celle des non clients à la troisième année ayant suivi le financement, ce qui se traduit en valeur monétaire par un revenu de 26 000 $ de plus, attribuable au fait d’être client de DEC Q. Il s’agit de la hausse annuelle du revenu la plus élevée liée au fait d’être un client de DEC Q, et ce, pour toutes les cohortes. C’est la cohorte de 2002, à la première année ayant suivi le financement, qui a enregistré la hausse du revenu le plus faible attribuable au fait d’être client de DEC Q, c’est à dire de 5,5 %, ce qui correspond à un revenu de 200 $ de plus, en moyenne.

Sur le plan de la croissance de la productivité du travail, les différences varient aussi d’une année et d’une cohorte à l’autre. Dans la plupart des cas, lorsque la différence était statistiquement significative, c’était à l’avantage des clients de DEC Q. La différence la plus élevée a été observée dans la cohorte de 2001, deux ans après le financement, où la croissance de la productivité du travail des clients de DEC Q a été de 19,2 % supérieure à celle des non clients, ce qui représente des ventes d’environ 2 100 $ de plus par employé en moyenne. La plus petite différence à l’avantage des clients de DEC Q, soit 3,5 %, a été observée dans la cohorte de 2005 cinq ans après le financement, ce qui se traduit par des ventes d’environ 10 $ de plus par employé en moyenne.

Il est plus difficile de comparer les clients et les non clients dans le cas de la croissance de l’emploi que dans celui de la croissance du revenu et de la productivité du travail. Les clients de DEC Q se sont le plus démarqués sur le plan de la croissance l’emploi (moyenne de 0,2 emploi de plus par client), ce qui a été observé dans le cas de trois cohortes différentes au cours de trois années de référence distinctes. Les non clients, quant à eux, ont le plus devancé les clients de DEC Q dans le cas de la cohorte de 2001 cinq ans après le financement (0,4 emploi de plus).

En général, les clients de DEC Q ont affiché un taux de survie supérieur à celui des non clients à la fin de la période étudiée dans le cas de chaque cohorte, sauf dans celui de la cohorte de 2009, où le taux de survie des clients a été inférieur à celui des non clients. Il en va pour ainsi dire de même pour les taux de survie cumulatifs, que nous avons obtenus en combinant toutes les cohortes. Les clients de DEC Q ont eu un taux de survie supérieur à celui des non clients pendant toute la période analysée, sauf à la première année, où le taux de survie des clients était à peu près identique à celui des non clients. Par exemple, cinq ans après le financement, le taux de survie cumulatif des clients de DEC Q s’est chiffré à 85,3 %, mais celui des non clients a été de 77,5 %.

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Notes de fin de document

Note de bas de page 1

Il importe de noter que les taux d’appariement de RDIC diffèrent des autres : ce ne sont pas toutes les entreprises qui effectuent de la R-D.

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Note de bas de page 2

Comme il est noté plus haut, la productivité du travail est calculée en fonction des ventes par rapport au nombre d’emplois.

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