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Gestion et management public

2012/2 (Volume 1/n°2)

  • Pages : 52
  • DOI : 10.3917/gmp.002.0022
  • Éditeur : AIRMAP

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Introduction

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La gestion serrée des finances locales est depuis des années une nécessité. Elle devient aujourd’hui plus impérieuse encore compte tenu du contexte dégradé des finances publiques, accru par l’instabilité financière qui a ouvert une période d’incertitude sur l’évolution des ressources locales, incluant, on l’oublie souvent, celles générées par l’activité économique et sociale du territoire. Dans ces évolutions structurelles, les agences de notation ne font pas que noter. Elles éclairent, à leur façon, les concepts de rigueur, d’efficacité et d’efficience, eux-mêmes liés à ceux de développement, de durabilité et d’amélioration des pratiques de gestion financière. Leur utilité est démontrée par la plupart des travaux américains, notamment pour l’accès aux marchés financiers à des coûts moindres. Elle présente aussi des utilités d’ordres managériaux, que nous proposons, à partir d’un travail doctoral [1][1] Thèse, N.Guehair, 2011, d’explorer ici dans le cas des acteurs territoriaux français.

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Les littératures théoriques et praticiennes avancent plusieurs fonctions de la notation financière. Nous traitons de celles qui détermineraient le recours par les grandes collectivités françaises, en exposant dans une première section les théories jugées pertinentes sur les rôles de la notation financière, et dans une deuxième section les facteurs susceptibles d’expliquer ces recours. Un troisième et dernier temps présentera les résultats des études empiriques conduites.

1 - Fonctions théoriques de la notation financière

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Les cadres théoriques auxquels il est souvent fait référence pour justifier des rôles de la notation financière, sont ceux de l’agence et du signal. La notation y est vue comme un moyen de réduction des risques d’incertitude et des conflits liés ausx transactions, notamment à travers des fonctions d’information, de contrôle et d’évaluation régulière de la performance financière de l’organisation notée. La notation contribuerait à réduire les asymétries d’information et les conflits d’intérêts opposant les différentes parties prenantes. Dans le cas des collectivités locales, la notation financière, vue comme un signal de dédouanement et de certification, permettrait d’informer en continu les citoyen-électeurs sur la qualité de gestion de leur collectivité, et indirectement et avec objectivité sur les décisions prises par leurs élus ; étant bien entendu, sur ces deux thèmes, que cela ne vaut que pour ceux des administrés qui interprètent ces signaux selon le « sens dominant » de l’évaluation. Cette posture, considérant l’information et le contrôle par les citoyens-électeurs, assimile ces derniers à des détenteurs de droits de propriété et à des créanciers résiduels : l’impôt local du citoyen-électeur est assimilé à un apport en fonds propres rémunéré par des prestations de services, et confèrerait un droit de contrôle sur les actions des élus (Busson-Villa, 2000). De façon duale, la notation financière contribuerait à réduire les conflits d’intérêt et l’opportunisme entre préteurs et élus. Les groupes d’intérêt, les fonctionnaires et les fournisseurs seraient également sensibles au signal de la qualité de crédit apporté par la notation financière. Les conditionnels expriment ici l’espace ouvert au chercheur pour regarder derrière les images installées et les lieux communs.

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D’autres utilités de la notation peuvent également être introduites avec les théories de l’apprentissage et la théorie néo-institutionnelle.

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Avec l’apprentissage, la notation peut être considérée comme une ressource favorisant les processus cognitifs de la collectivité locale et donc leurs plasticités. Elle pourrait modifier les comportements de rationalisation et de maîtrise des dépenses des acteurs locaux internes. Tel responsable des finances d’une Communauté urbaine majeure ne dit-il pas, avec ses confrères, trouver dans la notation un « relais de leurs propres discours de rigueur vis-à-vis de leurs collègues dépensiers ». La notation serait donc également un instrument pour sensibiliser les décideurs locaux à des modèles de gestion et de qualité de crédit ; modèle et qualité entendus encore au « sens dominant ». La collectivité notée pourrait s’approprier le cadre général d’analyse utilisé par l’agence de notation pour anticiper les risques et leurs impacts possibles sur ses marges de manœuvre, fonds de roulement, capacité d’autofinancement, etc.

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Avec la théorie néo-institutionnelle, le recours à la notation financière peut être interprété de deux autres manières. D’abord comme une réponse aux exigences de normalité et de légitimité, conceptualisés par l’isomorphisme coercitif : notamment dans l’accès aux ressources financières. Ensuite, via sa fonction informationnelle, comme une réponse à l’isomorphisme normatif : le but affiché et parfois recherché de transparence financière dans le secteur public local français. Dans ce courant théorique, la notation peut être analysée comme un moyen de légitimation des actions de la collectivité auprès de ses parties prenantes (État, administrés, préteurs, etc.).

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Nous venons d’esquisser une trame d’utilités ou justifications théoriques de la notation des collectivités locales, en France en particulier. Mais ces différents rôles ou fonctions supposés ne sont pas uniformément traduits par les collectivités dans un recours à la notation, ou dans un non-recours. Nous nous intéressons donc aux variables, et à leurs combinaisons, qui pourraient inciter les collectivités locales françaises à avoir recours à la notation.

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Nota : Nous ne portons pas ici d’appréciation sur les caractères systémiques et auto reproductifs des schémas qui sont en soubassement : la notation éclaire-t-elle toujours ex ante, ou parfois ne fait-elle que constater ex post ? impose-t-elle à tous une structure de représentation des risques, perverse modélisation cachée, qui tant qu’elle est admise et suivie par tous, produit de la stabilité et de la confiance ? ou traduit-elle assez fidèlement les risques réels et mécaniques du business noté, et leurs réseaux de résonances et propagations ? Dans un espace public, pays ou zone monétaire par exemple, ces questions prennent d’autres ampleurs, de nature d’abord de la notation et de la fixation de son niveau, et d’effets ensuite, les entités notées ne pouvant pas se dissoudre ou être reprises, et leurs difficultés se répercuter sur des entités voisines et toucher l’ensemble du système économique.

2 - Variables susceptibles d’expliquer le recours à la notation

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Les travaux existants sur les déterminants du recours à la notation sont en nombre très réduit. Leur revue montre des travaux focalisés essentiellement sur des variables « noyau » liées à la finance, la fiscalité et à la localisation de l’organisme testé, mais aussi indiquent des pouvoirs explicatifs limités. Pour le cas de la France et de ses Collectivités, ces variables noyau, estimées sur des organismes nord-américains, et la quasi absence de travaux nationaux spécifiques, nous laissent dans une posture exploratoire. Cela nous conduit à adjoindre des indicateurs de nature politique, et de nature organisationnelle (2.1 et 2.2), qui se cumuleront donc aux variables noyau (2.3).

2.1 - Les variables politiques

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Pour le cas de la France, et en prolongement de travaux spécifiques [2][2] Ces propositions prolongent les travaux de Rocher (2009)..., des facteurs politiques sont proposés à l’analyse du recours à la notation financière. Ils essaient de prendre en compte l’instabilité des pouvoirs élus, traduction de conflits entre élus, concurrents politiques interne et externes, groupes de pression, … et parfois électeurs.

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La notation peut y être vue comme une innovation dans son installation et usage. (Elle l’est aussi dans son processus d’instruction, ce qui apparaîtra avec les facteurs organisationnels). Des décisions locales sont parfois de début de mandat, mais d’autres comme la notation peuvent l’être à la fin, la proximité des échéances électorales pouvant inciter à présenter la notation financière comme une innovation positive, une validation externe de la qualité de la gestion locale. Elle vise à crédibiliser et légitimer la majorité sortante, à médiatiser sa transparence et ses qualités de la gestion.

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Nous considérons que le niveau de compétition politique, et donc l’importance du conflit d’intérêt entre ces acteurs, peut inciter l’équipe dirigeante à plus de transparence financière en produisant des informations financières de bonne qualité, notamment par la notation financière.

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Nous mesurons ce niveau de la compétition politique à partir du nombre de mandats, et du changement des dirigeants élus pour deux périodes électorales successives n et n-1 [3][3] Nous avons retenu pour les régions, les élections de....

2.2 - Les variables organisationnelles

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Les variables indicatrices de spécificités de l’organisation publique qu’est une Collectivité territoriale, et qui pourraient être liées au recours à la notation, sont considérées selon trois catégories.

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Des travaux antérieurs [4][4] Wallace, 1981 ; Ingram et Copeland, 1982 ; Wilson et... ont suggéré de nettes relations positives avec les pratiques de contrôle et d’information, qui peuvent même parfois devenir un pré-requis. Ceci est conforme à la théorie du signal, pour laquelle un bon niveau de gestion des risques suppose une motivation à signaler cet état. Aux USA ces efforts managériaux rentreraient positivement dans le calcul de la note des Agences. Dans notre étude nous avons mesuré le niveau des pratiques de contrôle par le nombre d’outils et de services existants (variables NS et NO du tableau 1).

Tableau 1 - Définition des différentes variables explicatives du recoursTableau 1
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Ensuite des travaux [5][5] Saunier (2004) ; Michel et Mithieux (2001 ; étude du... français ont examiné l’influence des utilités perçues des contrôles externes légaux [6][6] Contrôles exercés par la Chambres Régionales des Comptes.... En effet, en les jugeant confidentiels ou suspects, des élus peuvent considérer la notation financière comme un contrôle supplémentaire et plus contraignant, mais plus réactif que celui des CRC, et par ailleurs source d’une plus grande transparence, profitable à toutes les parties prenantes [7][7] (Contribuables-électeurs, entreprises, services de.... La notation financière présenterait un avantage sur les ratios légaux imposés par la loi ATR [8][8] Loi du 6 février 1992 relative à l’administration territoriale..., en les complétant par une analyse des risques via des mesures des pratiques comptables et financières, et des méthodes de contrôle de gestion utilisés par la Collectivité. Nous avons mesuré ces facteurs sur une échelle de 4 degrés (variables CL à CRC du tableau 1).

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Enfin le dernier facteur est organisationnel et peu évoqué par la littérature. Il est celui du degré de délégation des activités publiques aux satellites (SEM, association, entreprise privée, structure intercommunale, … et autres). La fréquence des modes de gestion déléguée est un indicateur du niveau de la complexité organisationnelle de la collectivité locale, et vient compléter la variable de taille, souvent seule prise en compte par les travaux antérieurs. Si la gestion déléguée peut être un facteur favorable à la gouvernance plurielle, elle nécessite sûrement un contrôle et un suivi des risques spécifiques, car ces externalisations peuvent remettre en cause la situation financière de la Collectivité. Or en cette matière, les élus n’usent pas ou peu des pouvoirs étendus qui sont les leurs, et ont tendance à considérer que la délégation les décharge des risques (Conseil d’Europe, 2002, p.31). Nous considérons que le recours à la notation oblige à s’interroger sur ses risques, notamment en produisant pour l’agence de notation une évaluation permanente des délégations des activités. Nous avons mesuré cette variable par le pourcentage déclaré des activités déléguées par la collectivité (variables DSD du tableau 1).

2.3 - Les variables « noyaux » : financières, fiscales et de localisation

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Les facteurs financiers et fiscaux, et ceux de localisation de l’organisme noté, constituent le « noyau » factoriel des études antérieures (nord américaines), et nous les conservons donc comme facteurs potentiellement explicatifs pour les Collectivités françaises.

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Les variables introduites [9][9] Moon et Stotsky (1993), Ziebell et Rivers (1992), Cantor... par les recherches antérieures concernent la dépendance aux ressources. L’engagement dans une démarche de notation financière peut en effet être conditionné aux relations de la Collectivité avec ses contribuables, l’État et les créanciers. Forme particulière d’isomorphisme coercitif, le niveau des ressources financières pourrait accroître le degré de surveillance des débiteurs [10][10] Mizuchi et Fein (1999), Carpenter et Feroz (2001) ;..., et inciter au recours à la notation financière (elle-même facilitant l’accès aux ressources par une réduction de l’asymétrie d’information). Nous proposons sept variables pour mesurer cette dépendance fiscale et financière (de EDH à EDRR du tableau 1).

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Toutefois un cas particulier est à considérer, qui nécessite d’adjoindre un facteur franco-français à ceux nord-américains du « noyau ». Ce facteur est celui de l’appel aux marchés financiers.

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En effet si les études disponibles ne retiennent pas le financement via les marchés comme discriminant de la notation, c’est parce qu’aux USA la majorité des Collectivités y recourent habituellement, qu’elles soient notées ou pas. A l’inverse les collectivités locales françaises sont très peu nombreuses à recourir aux marchés, et quand elles le font elles sont notées, sans doute en partie pour fournir une certification qualité de leur signature [11][11] Hsueh et Kidwell (1988) ; Partnoy (1999) ; Craig (.... A l’inverse des USA, en France on trouve des collectivités notées qui ne vont pas sur les marchés, et qui ont donc des motivations autres que d’isomorphisme coercitif d’entrée sur ces marchés. Nous avons donc introduit cette variable comme explicative potentielle (RM du tableau 1).

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Une troisième variable « noyau » à examiner est celle de la localisation de l’organisme. En effet des différences régionales peuvent influencer les comportements des Collectivités, et une variable de localisation peut porter et agréger des singularités politiques, de climat social et économiques, culturelles peut être même. Ainsi, dans l’éventualité d’un territoire dont l’image serait positive, la prise en compte de ce contexte régional rassurant dans la détermination de note pourrait motiver la Collectivité à recourir à cette notation [12][12] Ziebell et Rivers (1992) et Moon et Stotsky (1993). Pour notre étude, quatre localisations ont été retenus [13][13] Nous n’avons choisi que quatre lieux géographiques,... (fin du tableau 1).

3 - Validation empirique dans le contexte français

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Les liaisons entre le recours à la notation et les facteurs discriminants potentiels que nous venons de présenter ont été recherchées selon des modalités classiques. Des décideurs financiers de collectivités territoriales ont été interrogés par questionnaire sur les pratiques de leurs Collectivités. Les déclarations obtenues ont été complétées de données publiques [14][14] Les données financières et fiscales de l’année 200415....

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Les collectivités territoriales ciblées étaient celles de plus de 50 000 habitants : villes, Communautés, Départements et Régions. Les répondants furent au nombre de 149, parmi lesquels seulement 20 se sont révélées être notés. Le nombre important de Collectivités non notées ayant répondu montre l’intérêt des professionnels pour les questions soulevées, et suggère peut être une posture d’avenir en regard de cet outil de gestion. Pour équilibrer les effectifs, notre étude portera sur 40 collectivités locales de tailles équivalentes, dont 20 sont celles notées.

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Nous proposons une analyse discriminante du recours à la notation qui n’est pas stricto sensu de statistique descriptive : la taille de la population est en effet faible, et la part des Collectivités notées y est minoritaire (20 sur 149). Outre de statistique, cette analyse sera aussi d’observation de certains « agencements des facteurs » susceptibles de confirmer les idées admises, ou à l’inverse d’ouvrir des doutes. Elle pourra aussi suggérer en conclusion des combinaisons et conditionnalités de facteurs, … qui resteront à travailler.

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Pratiquons en deux temps et une conclusion. D’abord, examinons à l’aide de tests non paramétriques les corrélations directes entre chaque variable-facteur et le recours (binaire, oui/non). Les variables significatives ainsi repérées, susceptibles d’être agrégées (second temps) via des estimations multivariées logistiques. En conclusion une prospective discriminante sera proposée, qui formulera pour les critères de notation des types possibles de collectivités.

3.1 - Corrélations directes : facteur x recours à la notation

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Au plan méthodologie, outre les effectifs faibles et déséquilibrés, les variables à traiter sont de type binaire pour le recours « à expliquer » et certains des facteurs, et de types quantitatifs et d’échelles de mesures pour les autres facteurs. L’analyse des liens directs entre la variable recours et chaque variable facteur a donc été faite principalement via des tests non paramétriques [15][15] Selon les types des variables couplées, tests de Mann.... Les résultats de ces tests sont présentés dans le tableau 2, et font apparaître trois types d’explications, et une 4ième spécifique du cas français.

Tableau 2 - Résultats des tests non paramétriquesTableau 2
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Sur les sept variables financières et fiscales considérées, une seule corrélation significative (au seuil de 10 %) apparaît avec le recours : celle du ratio de marge de manœuvre financière [16][16] Marge de manœuvre financière = encours de la dette / recettes.... Les collectivités notées se caractérisent par des marges de manœuvre financière plus réduites que celles non notées (rangs MW de 23.63, contre 17.38).

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Pour les facteurs organisationnels, les tests non paramétriques mettent en évidence deux différences statistiques significatives entre les collectivités notées et non notées. Ce sont, au seuil de 5%, leurs perceptions du rôle des dispositifs institués de contrôle (DGCP et DGCL), et, au seuil de 10%, de l’expertise financière des CRC. Les collectivités notées expriment ainsi une perception plus négative de ces dispositifs que les collectivités non notées (rangs moyens MW de 16.03 et 17.10, contre 24.98 et 23.90). Toujours pour ce thème explicatif par l’organisation interne de la Collectivité, et même si les résultats ne sont pas statistiquement significatifs, les collectivités notées développeraient plus de services et d’outils de contrôle des risques que les collectivités non notées (rangs respectifs moyens MW pour les notées de 21.60 et 22.35, contre 19.40 et 18.65).

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En troisième lieu, les résultats concernant les variables politiques ne discriminent pas directement les collectivités notées de celles non notées. Cette absence de résultat direct n’invalide cependant pas, selon nous, l’argument théorique selon lequel le recours à la notation serait lié à des postures : privé / public, rationalité technique / analyse d’utilité, … En effet, notre mesure de ces « contextes politiques » reste assez rudimentaire à ce stade du travail, et en outre l’influence du Politique sur le Recours n’est peut être ni directe, ni continue, mais combinatoire et selon des seuils de déclenchement. Dès lors les recherches sont à poursuivre sur ce sujet.

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Quatrièmement enfin, apparait une relation discriminante directe spécifiquement française : le recours aux marchés financiers. Ce facteur est très significativement et positivement corrélé avec le recours à la notation financière (au seuil de 5 %). Les motifs en sont simples : en France les Collectivités notées recourent de manière importante aux marchés financiers parce que la notation est une quasi obligation pour y accéder. Nous trouvons là un élément de combinatoire conditionnelle : la discrimination pourrait d’abord porter les Collectivités se finançant sur les marchés, et ensuite pour celles restantes sur le recours à la notation sans faire appel au marché financier.

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Les variables qui viennent de ressortir ainsi sont significativement et individuellement corrélées avec le recours à la notation. Mais des corrélations multiples peuvent accroitre ces facteurs de discrimination et faire ressortir des types lisibles de collectivités. Pour les estimer statistiquement nous retenons une approche logistique.

3.2 - Estimation des régressions logistiques

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Ce type de régression prend en compte la nature binaire de notre variable dépendante, le recours ou non à la notation, et des deux natures des variables liées : binaires et d’échelle de mesure pour certaines, et quantitatives pour les autres. Nous testerons deux modèles. Le modèle 1 inclue les variables révélées par les tests non paramétriques ci-dessus. Le modèle 2 ajoute une variable indicatrice du lieu géographique.

3.2.1 - La régression logistique

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Cette méthode statistique suppose une relation explicative (causale) du rapport entre la probabilité d’adhésion d’un groupe, ici P[N] (N=Notée) et son complément, la probabilité de non appartenance à ce groupe, P[¬N] (¬N =non Notée). Ce rapport de probabilités P[N] / P[¬N] est dit Odds ratio.

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La relation recherchée fait l’hypothèse que le logarithme du Odds ratio est prédictible par une combinaison linéaire de variables [17][17] Ln (P1 / [1-P1]) = ?0 + ??jXj + ?i. Sous la forme inverse cette relation exprime que le Odds ratio est proche de l’exponentielle de la combinaison linéaire discriminante.

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Nous utilisons cette régression logistique parce que notre variable dépendante (le recours) est bien binaire, chaque observation relève d’une classe (N) ou d’une autre (¬N), et tout tiers est exclus.

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Les n variables potentiellement explicatives Xj (j=1,…….,n) sont celles repérées au point 3.1 précédent, et constituent avec une constante le vecteur discriminant X [Xt=(X0,…, Xn)] :

  • X1= encours de la dette / recettes réelles de fonctionnement (codé EDRR)

  • X2= recours au marché financier (codé RM)

  • X3= jugement sur les contrôles des DGCL et DGCP (codé DG)

  • X4= jugement sur l’expertise financière de CRC (codé CRC)

  • X0= constante

On estime par le maximum de vraisemblance le vecteur ? (?t=(?0,… ?n) des coefficients du vecteur X prédictif.

3.2.2 - Résultats des régressions et interprétations

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Les estimations sont obtenues pour les deux modèles (sans, puis avec la localisation), et se révèlent très voisines dans les influences des variables (signes et valeurs des coefficients), ainsi que dans leurs degrés de significativité (tableau 3.a) :

  • Modèle 1

    Ln [P(N)/P(¬N)] = 3,20 + 2,95 RM + 3,22 EDRR – 1,53 DG – 0,95 CRC + ?

  • Modèle 2

    Ln [P(N)/P(¬N)] = 2,53 + 4,88 RM + 4,04 EDRR - 2,60 DG -0,88 CRC + 3,89 Nord + 1,85 Sud-est - 0,79 Nord-est + 21,77 Centre + ?

Tableau 3.a - Résultats des régressions logistiques multiples**,*Tableau 3.a

** au seuil de 5 %

* au seuil de 10 %

Tableau 3.b - Pouvoir de prédiction des modèlesTableau 3.b
Tableau 3.c - Calcul des Odds ratio partielTableau 3.c
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Comme le laissaient attendre les tests non paramétriques du § 3.1, les résultats du modèle 1 affirment et pondèrent les liens discriminants forts [18][18] Le coefficient négatif de DGCP et DGCL signifie qu’une... (au seuil de 5 %).

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Les variables dont les coefficients sont significatifs dans l’estimation du Log du Odds ratio (recourir ou non au marché financier, marge financière, jugement sur les DGCP et DGCL, tableau 3 c) montrent que les collectivités ont des chances de recourir à la notation financière :

  • 19 fois plus lorsqu’elles recourent au marché financier,

  • 4 fois plus en présence d’un fort degré de perception négative des DGCP, DGCL,

  • quasi nulles (0,04) lorsque leurs marges financières sont réduites (encours dette / recettes fonctionnement).

Le pouvoir explicatif de ce modèle est de 40 % (R2). Son pouvoir prédictif des choix entre Noté ou non-Noté est de 83 % (prédit 89 % des collectivités non-Notées, et 76 % des Notées).

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L’introduction des variables indicatrices du lieu géographique (modèle 2) augmente le pouvoir explicatif de 40 % à 54 % (R2), avec des pouvoirs prédictifs voisins (passe de 83 % à 86 %). Outre les variables apparues avec le modèle 1, la régression logistique met en évidence l’influence significative et positive d’une seule localisation, celle dans la zone Nord de la France [19][19] Les localisations hors de la zone Nord (Sud_Est, Nord_Est...

Conclusion

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Ce travail s’interrogeait sur les déterminants du recours à la notation financière par les grandes collectivités territoriales françaises. En référence aux différentes fonctions attribuées à la notation par les théories de l’agence, du signal, de l’apprentissage, et néo-institutionnelle, nous avons retenu plusieurs variables susceptibles de motiver ces collectivités à recourir à la notation financière, ou à ne pas y recourir.

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Une phase exploratoire portant sur ces variables, conduite par des tests non paramétriques sur un échantillon de 40 Collectivités, a montré que le recours à la notation était significativement corrélé avec un accès au marché financier, le ratio encours de dette / recettes de fonctionnement, l’insuffisance des rôles de DGCP et DGCL, ainsi que de l’expertise des CRC en matière de risques. L’étude de l’influence conjointe de ces variables par des régressions logistiques a confirmé et hiérarchisé ces influences sur le recours à la notation : influences positives d’un financement sur les marchés et du niveau d’endettement ; influences négatives des rôles des institutions DGCP, DGCL et CRC. L’introduction des variables indicatrices de la localisation géographique accroit le pouvoir discriminant [20][20] Le zonage retenu a été dessiné en distinguant 4 zones..., et ceci avec un degré significatif et fort pour la « zone Nord ».

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Cette étude des facteurs déterminants du recours à la notation par des Collectivités territoriales françaises, était conditionnée et limitée par la nature des observations réalisables. Pour une bonne part, les données à utiliser ne peuvent qu’être déclaratives. Ensuite l’effectif de collectivités notées est faible et toutes n’ont pas répondu à nos interrogations, en regard des autres Collectivités intéressées par les mécanismes de notation mais qui n’y font pas appel. Enfin, des décalages temporels existent entre l’instruction et la décision de recourir à la notation, la notation elle même, et notre observation de la Collectivité, réalisée ultérieurement, avec tous les biais cognitifs que ces décalages peuvent engendrer.

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Toutefois les résultats obtenus, et qui sont ceux d’une première étude sur ce sujet pour la France, paraissent instructifs. Des Collectivités se financent sur le marché financier, et à cet effet se font noter. D’autres recourent à la notation financière sans aller sur ce marché. Dans tous les cas apparaissent deux traits explicatifs, le premier est celui des tensions financières nées du niveau d’endettement rapporté aux capacités locales de recettes publiques, le second est celui de la « distance » que prennent les Collectivités face aux mécanismes institués de mesure de risques et de contrôle (État, Cour de comptes). Nous trouvons donc un premier élément de combinatoire conditionnelle, qui ouvre sur des travaux ultérieurs : les discriminations pourraient être recherchées séquentiellement, d’abord sur les déterminants du recours au marché financier, puis sur ceux du recours à la notation pour les Collectivités n’ayant pas accès au marché financier. Un second élément serait d’approfondir la combinatoire entre les facteurs internes de techniques financières et de rationalité, et ceux tournés vers l’externe quand la notation est aussi un signal de qualité à l’adresse de l’électeur. Ces analyses ne pourront pas faire l’économie d’une approche qualitative, en particulier en y faisant participer les agences de notation.


Annexe

La régression logistique

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La régression logistique n’est pas une méthode non-paramétrique estimant des probas sans hypothèses sur les distributions. On y fait des hypothèses sur les distributions, qu’il faudrait vérifier avant de mettre en œuvre la régression. Mais il est habituel de ne pas le faire car on suppose robustes ces méthodes paramétriques.

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Dans notre cas

  • La régression logistique fait hypothèse de l’existence d’un séparateur linéaire entre les deux familles N (notées) et ¬N (non-notées).

  • Pour cela on s’intéresse aux probabilités conditionnelles

    P(Y=N / X) et P(Y=¬N / X)

    où X est le vecteur « explicatif »

  • avec :

  • On considère le rapport Odds :

    P(Y=N / X) / P(Y=¬N / X)

  • soit encore

  • Pour discriminer, on retient que :

    si ? > 1 alors Y = N (noté)

  • Le ratio ? est facile à estimer : il s’observe (pour nous 1=20/20). Mais pour être en toute quiétude, il faudrait que l’échantillon soit issu d’un tirage aléatoire, indépendant des classes N et ¬N des collectivités retenues. Or on a procédé à un tirage rétrospectif, aléatoire dans un groupe (¬N), exhaustif dans l’autre (N)

  • L’estimation à faire est celle du rapport ? des probabilités : P(X / Y=N) / P(X / Y=¬N)

  • Pour traiter cette question ?, avec la régression logit il est fait l’hypothèse que

    Ln [P(X / Y=N) / P(X / Y=¬N)] = ?t X + ?

    ou encore que : Odds = [1 + e ?t X] -1 soit P(X / Y=N) / P(X / Y=¬N) = [1 + e – ?t X] -1

    • Faut-il douter de l’expression « connaissant X,

      [Y=N] est-il plus probable que [Y =¬N] »

    • On a fait l’hypothèse que P(N / X) obéit à une loi « pas triviale »

    • avec une combinaison linéaire explicative « pas sans problème », sans doute pas toujours linéaire, mais avec des seuils

    • alors même que notre « échantillon » est de très faible effectif

  • et avec d’éventuels biais de tirage dans le groupe des non notées.

Cependant les résultats disent « probablement » des choses.


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Notes

[*]

Nourreddine Guehair, docteur UPPA, chercheur associé au CREG-IAE, nourkenitra@yahoo.fr

[**]

Jean-Jacques Rigal, professeur IAE-UPPA. jean-jacques.rigal@univ-pau.fr

[1]

Thèse, N.Guehair, 2011

[2]

Ces propositions prolongent les travaux de Rocher (2009) et Saunier (2004), et de Baber (1983 et 1994), Sen et Baber (1984) et Leclerc (1997)

[3]

Nous avons retenu pour les régions, les élections de 1998 et 2004 et pour les départements, les élections de 2007, 2004. Concernant les communes, nous visons les élections de 2001 et 2008 et enfin pour les communautés d’agglomération et urbaines, les périodes retenues sont 2001 et 2008.

[4]

Wallace, 1981 ; Ingram et Copeland, 1982 ; Wilson et Howard, 1984 ; Craig et Kenneth, 2005) ; (Evan et Patton, 1983)

[5]

Saunier (2004) ; Michel et Mithieux (2001 ; étude du Groupe HEC (2003)

[6]

Contrôles exercés par la Chambres Régionales des Comptes (CRC), par la Direction Générale de la Comptabilité Publique (DGCP), par la Direction de la Comptabilité Publique, ainsi que ceux de légalité effectués par la préfecture.

[7]

(Contribuables-électeurs, entreprises, services de l’Etat, collectivités partenaires, etc.)

[8]

Loi du 6 février 1992 relative à l’administration territoriale de la République

[9]

Moon et Stotsky (1993), Ziebell et Rivers (1992), Cantor et Packer (1997), Pottier et Sommer (1999) et Leclerc (1997)

[10]

Mizuchi et Fein (1999), Carpenter et Feroz (2001) ; et Zimmerman (1977)

[11]

Hsueh et Kidwell (1988) ; Partnoy (1999) ; Craig (1999)

[12]

Ziebell et Rivers (1992) et Moon et Stotsky (1993)

[13]

Nous n’avons choisi que quatre lieux géographiques, le Nord, le Sud-est, le Nord-est et le centre, puisque la plupart des collectivités de l’échantillon s’y situent.

[14]

Les données financières et fiscales de l’année 200415 ont été collectées à partir de la base de données Bercy Coll.Le choix pour cette année est lié au fait que plus de la moitié des notées déclarent avoir réalisé leur premier recours après 2004.

Les données sur les pratiques de contrôles de risques, les perceptions sur l’efficacité des contrôles locaux externes, le nombre des activités déléguées, le recours ou non au marché et également à la notation ont été obtenues par le biais d’un questionnaire réalisé fin 2010.

[15]

Selon les types des variables couplées, tests de Mann Whitney…

[16]

Marge de manœuvre financière = encours de la dette / recettes réelles de fonctionnement

[17]

Ln (P1 / [1-P1]) = ?0 + ??jXj + ?i

[18]

Le coefficient négatif de DGCP et DGCL signifie qu’une perception négative de l’efficacité de ces contrôles augmente sa probabilité du recours à la notation financière. Les coefficients positifs du recours au marché et du ratio (encours de dettes/recettes) indiquent qu’une Collectivité qui recourt au marché financier et qui se caractérise par une marge financière augmente sa probabilité du recours à la notation financière

[19]

Les localisations hors de la zone Nord (Sud_Est, Nord_Est et Centre) ne sont pas significatives, tout comme la variable jugement sur les CRC.

[20]

Le zonage retenu a été dessiné en distinguant 4 zones de présence évidente de collectivités notées. Les observations indiquaient donc si la Collectivité était en zone 1, 2, 3 ou 4 de forte proportion de Collectivités notées, ou se situaient dans une 5ième zone de « faible densité de collectivités notées » dans le cas de quatre « non ».

Résumé

Français

Les travaux académiques sur les motifs du recours à la notation financière sont très peu nombreux pour le secteur public, et les études, dont la majorité sont nord-américaines, portent essentiellement sur des collectivités locales émettrices d’obligations sur le marché financier. Or la réalité française est différente, et se caractérise par l’existence des collectivités notées qui ne recourent pas au marché financier. Pour tenir compte de cette réalité et en tirer enseignement, cet article explore les variables organisationnelles, institutionnelles et politiques susceptibles de motiver, ou pas, un recours à la notation par les grandes collectivités locales françaises.

Mots clés

  • notation financière
  • agence de notation
  • finances locales

English

Why do some French local authorities resort to credit rating?Academic works on the determinants of the use of credit ratings are not many in the local public sector. Existing studies, most of which are American, focus on local government issuing bonds on the financial market. But the French reality is characterized by the existence of communities that do not rely on the financial market. Taking into account this fact, this article explores the organizational variables, institutional and political reasons that could explain the use of rating by the major French local authorities.

Keywords

  • credit rating
  • rating agency
  • local finance

Plan de l'article

  1. Introduction
  2. 1 - Fonctions théoriques de la notation financière
  3. 2 - Variables susceptibles d’expliquer le recours à la notation
    1. 2.1 - Les variables politiques
    2. 2.2 - Les variables organisationnelles
    3. 2.3 - Les variables « noyaux » : financières, fiscales et de localisation
  4. 3 - Validation empirique dans le contexte français
    1. 3.1 - Corrélations directes : facteur x recours à la notation
    2. 3.2 - Estimation des régressions logistiques
      1. 3.2.1 - La régression logistique
      2. 3.2.2 - Résultats des régressions et interprétations
  5. Conclusion

Pour citer cet article

Guehair Nourreddine, Rigal J-Jacques, « Pourquoi certaines collectivités locales françaises recourent-elles à la notation financière ? », Gestion et management public, 2/2012 (Volume 1/n°2), p. 22-34.

URL : http://www.cairn.info/revue-gestion-et-management-public-2012-2-page-22.htm
DOI : 10.3917/gmp.002.0022


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