Résumé Cet article est consacré à la mesure et à l’analyse des déterminants de la compétence financière des conseils d’administration ou de surveillance des sociétés non financières du sbf 120.





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4.2.Analyse de la competence financiere


Nous avons étudié dans le paragraphe 3 la compétence moyenne des personnes physiques, et en particulier des « contrôleurs ». Il convient de vérifier que la compétence est équitablement répartie et que les moyennes par entreprise sont cohérentes par rapport à celles relevées pour les personnes.

Le tableau 7 ci-dessous présente la compétence moyenne selon la catégorie de contrôleurs retenue (administrateurs hors président du conseil et membres du conseil de surveillance, membres externes, membres indépendants et membres du comité d’audit).

Tableau 7 – Compétence moyenne des contrôleurs par entreprise




N

Moyenne

Médiane

Ecart type

Min

Max

Administrateurs (hors président du conseil et membres du conseil de surveillance)

96

1.4

1.5

0.5

0

2.5

Membres externes

95

1.5

1.6

0.6

0

2.7

Membres indépendants

85

1.5

1.6

0.6

0

3

Membres du comité d’audit

86

1.8

2.0

0.7

0

3


Le tableau 7 (analyse par société) confirme les résultats du tableau 4 (analyse par AMCS) puisque dans les deux tableaux les membres du comité d’audit possèdent une compétence financière moyenne (1.8) supérieure à celle des autres contrôleurs (1.5).

Pour finir cette étude, nous analysons la compétence financière des contrôleurs (selon la première définition évoquée ci-dessus au § 1.4) par société sur la base du modèle de régression linéaire multiple suivant qui incorpore de nouvelles variables liées à la nature de l’actionnariat de l’entreprise :



L’échantillon étudié est constitué des 99 sociétés, auxquelles nous devons retrancher trois entreprises pour lesquelles l’information sur l’actionnariat n’est pas disponible (Altadis, Equant, Eurotunnel) et trois autres sociétés pour lesquelles l’information sur la compétence est manquante (Marionnaud, NRJ et Rodriguez). L’échantillon final de la régression contient donc 93 entreprises.

Le tableau 8 présente la définition des différentes variables utilisées.

Tableau 8 – Variables indépendantes pour l’analyse multivariée

Compétence financière

Pour chaque « contrôleur », cette variable est codée 3 en cas d’expérience financière et de formation de gestion, 2 en cas d’expérience financière uniquement, 1 en cas de formation de gestion uniquement et 0 en l’absence d’expérience financière et de formation de gestion. Ensuite, la moyenne de cette variable est effectuée par entreprise, ce qui permet d’obtenir un score moyen de compétence financière par entreprise.

Source : voir développements précédents.


Age

Age moyen des administrateurs (hors président du conseil d’administration) et des membres du conseil de surveillance de l’entreprise.

Concentration de l’actionnariat

Variable binaire égale à 1 si la concentration (somme des pourcentages des trois plus gros actionnaires) est supérieure à la médiane de la concentration du secteur, 0 sinon.

Source : rapports annuels.

Actionnariat institutionnel

Somme des pourcentages de droits de vote détenus par les actionnaires identifiés comme institutionnels et les banques.

Actionnariat institutionnel x Concentration

Variable d’interaction entre « Actionnariat institutionnel » et « Concentration ».

Taille

Logarithme naturel du total actif à la date de clôture (entre le 1er juillet 2003 et le 30 juin 2004).

Source : base Global (Standard & Poor’s)

Endettement

Ratio « dettes totales/total actif » à la date de clôture (entre le 1er juillet 2003 et le 30 juin 2004).

Secteur

Variable binaire codée 1 si l’entreprise appartient à l’un des secteurs suivants :

  • GICS 15 « Industrie lourde »

  • GICS 20 « Autres industries »

  • GICS 25 « Biens de consommation (discrétionnaires) »

  • GICS 30 « Biens de consommation (première nécessité) »

  • GICS 35 « Santé »

  • GICS 45 « Technologie de l'information »

  • GICS 50 « Télécommunications »

  • GICS 55 « Eau -gaz – électricité »,

codée 0 dans le cas contraire.

Le secteur de référence est le GICS 10 « Energie ».


Le tableau 9 ci-après présente les résultats de la régression linéaire pour deux spécifications, la première sans le secteur, la seconde avec le secteur.

Tableau 9 – Régression linéaire multiple




Panel A

Panel B




b

t

p

b

t

p

Age des contrôleurs

0.032

-2.829

0.006

0.033

-2.387

0.019

Concentration de l’actionnariat

0.383

-2.983

0.004

0.374

-2.507

0.014

Actionnariat institutionnel

1.972

-3.319

0.001

1.900

-2.686

0.009

Institutionnel * Concentration

-1.497

-2.235

0.028

-1.664

-2.022

0.046

Taille

0.003

-0.081

0.936

-0.014

-0.287

0.775

Endettement

-0.575

-1.388

0.169

-0.610

-1.388

0.168

Industrie lourde










0.322

-1.094

0.277

Autres industries










0.233

-0.770

0.443

Biens de consommation (discrétionnaires)










0.094

-0.304

0.762

Biens de consommation (première nécessité)










-0.029

-0.084

0.933

Santé










0.036

-0.119

0.906

Technologie de l'information










0.062

-0.194

0.846

Télécommunications










0.100

-0.224

0.824

Eau -gaz - électricité










0.346

-0.958

0.340

Constante

-0.609

-1.027

0.307

-0.626

-0.718

0.475

Nombre d’observations

93







93







F

7.098







5.108







Prob>F

0.000







0.000









0.232







0.264








Dans le modèle, quatre variables sont significatives : l’âge, la concentration de l’actionnariat et l’actionnariat institutionnel (toutes au seuil de 1 %) et le terme d’interaction entre la concentration de l’actionnariat et l’actionnariat institutionnel (au seuil de 5%). La compétence financière croît avec l’âge, ce qui est peu surprenant : plus un « contrôleur » est âgé, plus la probabilité d’avoir une compétence financière est importante. La concentration de l’actionnariat est associée positivement avec le niveau moyen de compétence financière. En outre, plus les actionnaires institutionnels détiennent une fraction importante du capital, plus la compétence financière s’accroît. Ce résultat suggère que les actionnaires institutionnels favorisent la nomination d’AMCS avec une compétence financière dès qu’ils en ont la possibilité. Notons toutefois que cet effet disparaît si l’actionnariat de la firme est concentré. En effet, le coefficient sur « Institutionnel x Concentration » (le terme d’interaction entre la concentration de l’actionnariat et la part détenue par les institutionnels) est négatif et significatif (au seuil de 5 %). De plus, la magnitude du coefficient sur « Institutionnel x Concentration » est très proche de celle du coefficient sur « Actionnariat institutionnel ». Ce résultat suggère que les investisseurs institutionnels favorisent la nomination de membres ayant une compétence financière sauf si l’actionnariat est très concentré. Autrement dit, tout se passe comme si les institutionnels déléguaient le rôle de contrôle des états financiers aux « grands actionnaires » si ceux-ci existent, et aux conseils d’administration/de surveillance si le contrôle est diffus. Ce résultat est cohérent avec les travaux de Shleifer et Vishny (1986) qui voient dans les blocs de contrôle un moyen efficace de contrôler le dirigeant. Les résultats sont similaires lorsque l’on intègre le secteur d’activité dans la régression (voir Panel B).
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