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1 3UrWEDQFDLUHDLGHVSXEOLTXHVHWVXUYLHGHVQRXYHOOHVHQWUHSULVHV XQHDQDO\VHpFRQRPpWULTXHjSDUWLUGHVPpWKRGHVG DSSDULHPHQW VpOHFWLIVXUGRQQpHVG HQWUHSUHQHXUV %UXQR&5e321 (PPDQXHO'8*8(7 9HUVLRQUpYLVpH0DL Bruno Crépon faisait partie de la Division «Marchés et Stratégies d Entreprises» de l INSEE au moment de la réalisation de ce travail Il est actuellement membre du CREST, Département de la Recherche, Timbre J310, 15 boulevard Gabriel Péri, BP 100, Malakoff Cedex ** Université de Bretagne Occidentale et EUREQua, CNRS UMR 8594, Université de Paris I -Panthéon-Sorbonne, Maison des Sciences Economiques, bd de l Hôpital, 7547 Paris Cedex

2 3UrWEDQFDLUHDLGHVSXEOLTXHVHWVXUYLHGHVQRXYHOOHVHQWUHSULVHV XQHDQDO\VHpFRQRPpWULTXHjSDUWLUGHVPpWKRGHVG DSSDULHPHQW VpOHFWLIVXUGRQQpHVG HQWUHSUHQHXUV 5pVXPp L objet de cette étude est d examiner l effet du financement bancaire et des aides à la création d entreprises sur la longévité des nouvelles entreprises Ce travail se base sur l enquête SINE 94 qui permet d obtenir de nombreuses informations sur les créateurs d entreprises et leurs projets La méthodologie employée est celle de l appariement sélectif, dans le cas du traitement multiple, qui permet d évaluer l écart entre la survie des entreprises aidées et les survies qu elles auraient eues si elles n avaient pas été aidées Nous parvenons à deux conclusions principales Premièrement, les aides permettent bien d améliorer significativement les chances de survie des entreprises créées par d anciens chômeurs mais n ont pas d effet significatif sur la survie des entreprises créées par d anciens actifs occupés Deuxièmement, l obtention d un prêt bancaire améliore fortement les chances de survie de toutes les entreprises notamment quand il est associé à une aide Globalement, l effet des aides l emporte sur les prêts en raison du plus grand nombre de bénéficiaires Mots-clés : ACCRE, appariement sélectif, chômage, création d entreprise, évaluation de politiques microéconomiques, prêt bancaire, SINE, subvention Classement JEL : C14, D21, D92, J23 %DQNORDQVVWDUWXSVXEVLGLHVDQGVXUYLYDORIWKHQHZILUPV DQHFRQRPHWULFDQDO\VLVIURPSURSHQVLW\VFRUHPHWKRGV DSSOLHGWRHQWUHSUHQHXUOHYHOGDWD $EVWUDFW We evaluate the impact of bank loans and startup subsidies on the survival of the new firms This work relies on the SINE94 survey that provides rich information on the entrepreneurs and their startup projects We use the propensity score methodology, in the case of multiple treatments, in order to evaluate the difference between the survival the new firms have with their funding and what this survival would have been without it We reach two conclusions First, startup subsidies increase significantly the survival of the firms created by former unemployed people, while they have no effect on the survival of the firms created by former employed people Second, bank loans increase significantly the survival of all firms especially when they are associated to a startup subsidy Overall the effect of startup subsidies is stronger than the effect of bank loans because it is given to a larger number of recipients keywords : ACCRE, bank loan, propensity score, unemployment, startup, policy evaluation, selfemployment, SINE, subsidy JEL Classification : C14, D21, D92, J23 2

3 1 Introduction Sur les vingt dernières années, le chômage a progressivement augmenté en France, de près de 4% sur la période à plus de 10% sur la période Dans le même temps, la durée moyenne passée au chômage a presque doublé La part des chômeurs de longue durée est ainsi passée de 23% sur à 38% sur De nombreuses politiques ont donc été mises en oeuvre pour tenter de résoudre ce problème Une de ces politiques, très répandue dans les pays de l OCDE, consiste à favoriser la création d entreprises 1 Le principal dispositif d aide à la création d entreprises en France est l ACCRE (Aide aux Chômeurs Créateurs ou Repreneurs d Entreprises) Il s agit d un mécanisme qui, dans sa version de base, consiste en une subvention d un montant fixe de 4878 ¼HWG XQHH[RQpUDWLRQ des charges sociales pendant un an 2 L effet direct de cette mesure est donc de réduire le coût fixe de création d une entreprise et, via l exonération de charges, son coût variable pendant la première année Les effets de cette mesure de politique économique sur l emploi ont fait l objet de plusieurs travaux théoriques Au niveau macroéconomique, la création d entreprise représente une transition particulière sur le marché du travail (Fonseca, Lopez-Garcia et Pissarides, 2001) : elle permet à la fois de réduire le nombre de travailleurs à la recherche d un emploi, tout en augmentant le nombre d emplois disponibles Ainsi, un coût élevé de création d entreprises augmente le chômage par deux canaux D une part, ces coûts découragent les candidats à la création d entreprise qui vont se reporter sur le marché du travail à la recherche d un emploi; d autre part, le plus faible nombre d entreprises créées réduit le nombre d emplois vacants alors même que plus de personnes se mettent à chercher du travail Des coûts de création d entreprise plus élevés se traduisent donc par un niveau d emploi plus faible Une aide à la création d entreprise a pour effet de modifier l équilibre sur le marché du travail en faveur d un niveau d emploi supérieur 3 L approche microéconomique insiste sur les imperfections du marché du crédit Evans et Jovanovic (1989) étudient la situation dans laquelle le capital initial de l entrepreneur est limité par le montant maximum qu il peut emprunter Le choix d activité résulte d un arbitrage entre les revenus procurés par les différentes activités possibles, comme dans l approche macroéconomique, mais ici les contraintes financières rendent impossibles certains projets de création d entreprises On montre alors qu une politique d aide sera efficace d une part parce qu elle rendra possible un plus grand nombre de projets et, d autre part, parce que les entrepreneurs les plus doués sont ceux qui gagnent le plus à s engager dans cette activité plutôt que de rester employés 4 L imperfection du marché du crédit a une seconde conséquence moins immédiate : elle augmente le risque de défaillance des entreprises créées (Milne et Robertson, 199) En effet, 1 Voir le rapport de l APCE (Agence pour la Création d Entreprises) 2 Valable au premier trimestre de 1994, que nous étudions ici Ce dispositif a été souvent remanié Voir Lamontagne et Thirion (2000) 3 Les auteurs illustrent leur propos en examinant des statistiques agrégées sur les pays européens : ils trouvent que le taux d emploi est décroissant avec le coût de création d entreprises, mesuré par la longueur des démarches administratives Ce potentiel de la politique économique semble d autant plus intéressant qu une étude récente de Blanchflower, Oswald et Stutzer (2001) montre qu il y a beaucoup plus de candidats à la direction d entreprise en Europe qu on ne le croit généralement Selon cette étude 42% des français interrogés préfèreraient être indépendants, alors que 9% le sont effectivement 4 Pour une analyse de la création d entreprise en présence d imperfections du marché du crédit, voir Lucas (1978) Cette analyse a été étendue au cas où l entrepreneur apprend son degré de compétence par la pratique par Jovanovic (1982) Pour une approche basée sur les différences d aversion vis-à-vis du risque des candidats à la création d entreprises, voir Kihlstrom et Laffont (1979) 3

4 les micro-entreprises ne peuvent compter que sur leur capital initial et leur chiffre d affaires pour maintenir leur activité Ces entreprises sont donc similaires à des projets d investissement caractérisés par des couples rendement-risque différents, le rendement moyen étant croissant avec les risques encourus 5 Un entrepreneur disposant d un faible capital initial ne pourra réussir qu à la condition de prendre un projet de chiffre d affaires moyen élevé, seul susceptible de garantir des recettes moyennes suffisantes pour assurer la survie de son entreprise en cas d imprévu Mais il se trouve justement que les projets dont le rendement moyen est le plus élevé sont les plus risqués, de sorte que la probabilité de défaillance des entreprises à faible capital initial est également la plus élevée Une aide à la création d entreprise, en augmentant le capital initial, incite les entrepreneurs à prendre des projets moins risqués, qui se caractérisent par une durée de vie plus longue Dans l ensemble, le nombre d emplois vacants augmente à la fois grâce à l accroissement du nombre d entreprises et grâce à l allongement de la durée de vie de ces entreprises A ces deux premières approches microéconomiques on peut ajouter une troisième source d accroissement d emplois vacants, qui se rattache à la microéconomie industrielle La création d entreprises permettrait de créer des emplois via l accroissement du degré de concurrence En effet, suite à l entrée d un concurrent, les prix tendront à diminuer et la demande de biens à s accroître Il faudra donc produire plus et, pour ce faire, embaucher plus La nouvelle demande tendra à stimuler la demande de travail Pour que ce mécanisme puisse jouer, il faut toutefois que les barrières à l entrée ne soient pas trop élevées La littérature empirique sur le thème du poids des contraintes financières sur la création d entreprises est encore relativement peu développée 7 Bates (1990) étudie les probabilités de survie en 198 des entreprises américaines créées entre 197 et 1982 L auteur conclut que la longueur des études de l entrepreneur et l importance du financement initial jouent un rôle positif sur la longévité des entreprises nouvellement créées, ce qui va dans le sens de Milne et Robertson (199) Au contraire, Cressy (199) conclut à l absence de contrainte financière sur la création d entreprise 8 Les évaluations des aides à la création d entreprises sont également peu nombreuses Pfeiffer et Reize (2000) étudient l effet des subventions aux chômeurs créateurs ou repreneurs d entreprises en Allemagne Les variables de performances retenues sont la survie un an après la création ainsi que la croissance de l emploi 9 Les auteurs concluent que l aide aurait un effet négatif sur la survie des entreprises en Allemagne de l Est Aucun effet significatif n est trouvé sur l emploi Ce dernier résultat, sur l emploi, est toutefois affaibli par Almus (2001) sur des données comparables Il montre que, si l on prend les entreprises survivant ans, il y a un effet positif de l aide sur la croissance de l emploi 5 Dans le cas d une entreprise, le risque peut dépendre aussi bien de l activité exercée que du risque de défaut des débiteurs Notons que ce mécanisme est associé à la fois à des créations d emplois par les nouvelles entreprises et à des suppressions d emplois dans les entreprises installées On montre que sous des hypothèses générales l effet positif l emporte parce que la baisse des prix augmente la quantité produite par l ensemble des entreprises On obtient notamment ce résultat dans le cas d un modèle à la Stackelberg 7 Les études économétriques réalisées par le passé se sont d abord focalisées sur les déterminants de la décision de création ou de reprise d une entreprise Sur ce thème, on pourra consulter Evans et Jovanovic (1989), Evans et Leighton (1989), Holtz-Eakin, Joulfaian et Rosen (1994a,1994b) et Lindh et Ohlsson (199) 8 Dans cette dernière étude, la variable de «survie» est définie comme le fait qu un compte bancaire ouvert à la National Westminster Bank in Great Britain au second semestre de 1988 soit encore ouvert au premier semestre de 1992 (p 128) L auteur conclut que : «an appropriate government policy should make business startups more difficult» (p 12) Littéralement : «une politique gouvernementale appropriée serait de rendre les créations d entreprises plus difficiles» 9 Pour la survie, un problème important de données manquantes se pose : 40% des entreprises ne comportent aucune donnée sur la survie après un an, les auteurs étudient donc deux cas polaires, dans lesquels il est supposé soit que toutes les données manquantes sont survivantes soit qu elles sont toutes défaillantes C est la première hypothèse est mise en avant par les auteurs (données manquantes toutes survivantes) 4

5 Battistin, Gavosto et Rettore (2001) étudient l effet des aides sur la création d entreprises par de jeunes entrepreneurs en Italie de 1987 à 1992 Il s agit de créations ex nihilo Les auteurs comparent les fonctions de hasard (ie, les probabilités conditionnelles de défaillance) des entreprises aidées avec celle des entreprises non aidées Ils trouvent que la probabilité de défaillance des entreprises aidées est croissante dans le temps, alors que celle des autres entreprises est décroissante Les survies des deux types d entreprises deviennent toutefois comparables après 4 ans Les auteurs interprètent ce résultat comme le fait que le taux de survie plus élevé des entreprises aidées s explique directement par la subvention et qu aucun effet positif n aurait lieu via le filtrage des entreprises Les entreprises aidées deviendraient identiques aux entreprises non aidées après 4 ans Dans l ensemble il est difficile de conclure sur l effet des aides à la création d entreprises à partir des études antérieures On peut trouver deux obstacles principaux à l évaluation Le premier obstacle est la qualité des données disponibles Le second obstacle porte sur le fait qu elles ne tiennent pas toujours compte de toutes les sources de financement mais seulement de l aide Cette étude permet de régler ces deux problèmes grâce à l enquête SINE (Système d Information sur les Nouvelles Entreprises) qui comprend de nombreuses informations sur les entrepreneurs et leurs projets Nous disposons de données portant à la fois sur l aide et les prêts bancaires Ceci nous permet de bénéficier de meilleurs groupes de comparaison Nous utilisons une méthode d évaluation par appariement qui permet d éliminer les biais de sélection inévitablement associés à l attribution des aides publiques et de distinguer les contributions des aides et des prêts bancaires à la survie des entreprises Dans un premier temps nous étudions les processus d attribution des aides et des prêts bancaires afin de mieux comprendre la formation du capital initial des nouvelles entreprises Dans un second temps, nous évaluons l effet du capital initial et de sa structure (aide, prêt) sur la survie des entreprises nouvellement créées Les données disponibles dans cette étude sont présentées dans la section 2 et la formation du capital initial est étudiée dans la section 3 La section 4 est consacrée à la méthode employée pour étudier l effet des aides et des prêts sur la survie des entreprises Les résultats sont discutés dans la section 4 5

6 2 Données L enquête SINE 1994 (Système d Information sur les Nouvelles Entreprises) est réalisée par l INSEE et porte sur les créations d entreprises effectuées pendant le premier semestre de Cette source est intéressante car elle contient des informations à la fois sur les projets non aidés et sur les projets aidés entrepris aussi bien par les anciens chômeurs que par les anciens actifs occupés Cette enquête fournit de nombreuses informations sur l entrepreneur et la nature de son projet de création L enquête contient le capital initial de l entreprise, le fait qu elle ait obtenu une aide et le fait qu elle ait obtenu un prêt bancaire Notons ici que notre variable d aide ne se limite pas à l ACCRE mais à toute subvention à la création d entreprises, y compris l ACCRE 11 L échantillon initial SINE 1994 inclut aussi bien les créations ex nihilo que les reprises et comprend entreprises Il s agit d un sondage à 30% Pour cette étude, nous n avons conservé que les créations ex nihilo qui sont renseignées dans SIRENE et dont le chef d entreprise était précédemment actif, soit un total de entreprises 12 L utilisation de SIRENE permet de déterminer si l entreprise est encore en activité 3 ans après sa création et, en cas de défaillance, à quelle date l activité a cessé 13 On peut ainsi calculer les probabilités de survie du premier au sixième semestre après la création de l entreprise Etant donné que les aides disponibles pour les chômeurs sont différentes de celles disponibles pour les nonchômeurs, nous effectuerons une analyse séparée Quelles-sont les principales caractéristiques des créations d entreprises et peut-on détecter des différences entre les projets proposés par les actifs occupés et les chômeurs? Les caractéristiques moyennes des nouvelles entreprises sont présentées dans le tableau 1 Près de 0% des projets sont déposés par des candidat(e)s qui ont un entrepreneur dans leur famille ou parmi leurs proches Dans la majorité des cas, les candidats possèdent un entrepreneur dans leur entourage, sont titulaires d un diplôme professionnel, sont employés ou ouvriers et possèdent une expérience professionnelle de plus d un an dans l activité où ils souhaitent créer leur entreprise Leurs motivations principales sont d être indépendants ou une opportunité de création Enfin, ils montent le plus souvent leur projet seul, n ont pas effectué de création par le passé et s adressent au marché local ou régional Dans l ensemble, la création d entreprise résulte d une culture d entreprise qui s appuie sur une expérience professionnelle du candidat dans le même domaine d activité 14 On constate également des différences entre les chômeurs et les actifs occupés Dans l ensemble, les actifs ont un niveau d études plus élevé, étaient plus souvent artisans et plus nombreux à avoir déjà créé une entreprise par le passé Ils sont également plus présents dans les services 10 L enquête SINE est obligatoire 11 L ACCRE (Aide aux Chômeurs Créateurs ou Repreneurs d Entreprises) a été profondément transformée par la loi quinquennale pour l emploi à partir du mois d avril 1994 Ce dispositif a attribué à chaque bénéficiaire une subvention de francs (4878¼Ã HWà ODà JUDWXLWpà GHà ODÃFRXYHUWXUHà VRFLDOHà SHQGDQWà XQà DQà &HWWHÃPHVXUHà DÃIRUWHPHQWÃVWLPXOpÃODà demande d aides, qui est passée de en 1993 à en 1994 (Lamontagne et Thirion, 2000) Par la suite, les conditions d obtention ont été renforcées et la prime remplacée en 1997 par une avance remboursable, ce qui a mené à une chute de la demande d aides, qui est passée de en 1995 à en 199 puis en 1997 Depuis 1997, l ACCRE peut être cumulée avec les revenus de solidarité pour une durée variant de mois à 1 an 12 Les entreprises dont le chef étaient précédemment inactif sont donc exclues du champ de cette étude ainsi que les reprises ou les créations de filiales par d autres entreprises 13 La date utilisée est la date de cessation économique de l activité 14 Notons ici que Lentz et Laband (1990) ont montré, sur données canadiennes, que les entrepreneurs dont les parents étaient entrepreneurs ont de meilleures performances que les autres entrepreneurs

7 Deux différences supplémentaires apparaissent pour les anciens chômeurs de longue durée : ils sont plus nombreux à n avoir aucune expérience professionnelle dans l activité de la création (42% contre 27% pour les chômeurs de courte durée et les actifs occupés) et à créer une entreprise pour retrouver un emploi (35% contre 18% chez les chômeurs de courte durée et 5% chez les actifs occupés) Graphique 1 - Capital initial des nouvelles entreprises En % du total de chaque population ACT = actifs, CCD = chômeurs de courte durée, CLD = chômeurs de longue durée K(1) = moins de 1524 ¼ ¼ -722 ¼ ¼ K(5)= ¼ SOXVGH¼ Ces différences de situation s accompagnent de différences de capital initial entre les anciens chômeurs et les autres actifs (graphique 1) Globalement, les actifs occupés sont plus nombreux à la fois dans la classe de capital la plus faible (moins de 1524¼HWGDQVODFODVVHOD plus élevée (plus de 38112¼ 15 La présence plus forte des chômeurs dans les classes 3 et 4 de capital s explique en partie par le montant de l ACCRE Si l on part d un capital initial de 1524¼ l ACCRE seule permet d atteindre 402¼VRLWODWURLVLème classe Un apport personnel (ou un prêt bancaire) de 1220¼VXIILUDLWà expliquer un passage dans la quatrième classe La plus forte présence des actifs dans la dernière classe de capital peut s expliquer à la fois par l épargne passée (approximée par la qualification) et par l entourage de l entrepreneur Cette dernière affirmation nécessite toutefois une analyse économétrique que nous verrons plus loin Les différences de survie sont également importantes Après semestres, 4% des entreprises créées par des chômeurs de longue durée sont encore en activité, contre 72% pour les chômeurs de courte durée et près de 79% pour les anciens actifs (graphique 2) 15 Les classes de capital initial sont en francs dans l enquête SINE Nous les avons convertis en Euros au taux officiel (1 Euro = Francs) 7

8 Graphique 2 - La survie des nouvelles entreprises En % du total de chaque population ACT = actifs, CCD = chômeurs de courte durée, CLD = chômeurs de longue durée S(t) = % d entreprises encore en activité t semestres après leur création Afin de mieux mettre en lumière ce résultat, le tableau 2 présente des statistiques calculées sur les entrepreneurs qui n ont eu ni aide ni prêt Les différences de capital initial qui subsistent peuvent être raisonnablement attribuées à des différences d apport personnel Pour fixer les idées, on peut retenir le pourcentage d entrepreneurs situés dans les trois classes de capital les plus fortes (plus de 700¼ : 27% des chômeurs de longue durée sont dans ce cas, contre 35% des chômeurs de courte durée et 38% des actifs occupés Les taux de survie correspondants, donnés dans le même tableau, semblent aller dans le même sens : après 3 ans, 0% des entreprises créées par des chômeurs de longue durée sont encore en activité, contre 5% pour les chômeurs de courte durée et 7% pour les actifs occupés La première partie de notre analyse s intéressera donc au lieu entre la survie des entreprises et le capital initial Le tableau 3 permet de voir que la structure du capital initial dont disposent les entrepreneurs est fortement attachée à leur statut professionnel antérieur L ensemble des chômeurs présente un profil de financement similaire : dans un cas sur deux, ils n ont que l aide publique ; dans un cas sur quatre une aide et un prêt bancaire Les entrepreneurs qui n ont qu un prêt bancaire sont assez rares (5%) et les aides concernent près de deux chômeurs sur trois On note également que les chômeurs de longue durée se trouvent plus souvent sans aide ni prêt (28%) que les chômeurs de courte durée (20%) Ces résultats suggèrent que les anciens actifs font reposer plus fortement leur projet sur leur épargne et, éventuellement, un prêt bancaire Au contraire, les anciens chômeurs dépendent beaucoup plus souvent des aides à la création d entreprise que les actifs La raison de cette différence provient vraisemblablement du fait que l épargne des anciens chômeurs serait plus faible que celles des anciens actifs occupés L aide aurait donc pour effet de réduire l écart de capital initial entre les chômeurs et les actifs occupés et jouerait ainsi un rôle redistributif 8

9 3 Les déterminants du capital initial 31 Le capital initial Les variables que nous avons retenu pour expliquer les différences de capital initial sont celles qui influencent l apport personnel, l attribution d un prêt bancaire ou d une aide publique Ces variables sont celles dont disposent les commissions départementales et les banques 1 Nous utilisons les dix variables suivantes pour expliquer le capital initial d une entreprise: 1 Le nombre d associés ; 2 La qualification professionnelle ; 3 L expérience professionnelle dans l activité de la création ; 4 Le plus haut diplôme obtenu ; 5 L existence d entrepreneurs dans l entourage ; La motivation de la création d entreprise ; 7 Le fait que l entrepreneur ait déjà créé une entreprise par le passé ; 8 L étendue du marché ; 9 L activité exercée ; 10 La région d implantation Le capital initial est disponible sous forme d intervalles dans l enquête SINE Nous estimons donc un modèle logit polytomique ordonné Les résultats sont présentés dans le tableau 4 17 On constate tout d abord que les déterminants du capital initial sont à peu près les mêmes pour tous les chefs d entreprises Les montants les plus élevés se retrouvent dans les projets présentés par plusieurs associés et situés dans des activités nécessitant de forts montants de capital (comme les HCR) 18 Les autres déterminants sont liés aux caractéristiques du chef d entreprise : Les anciens chefs d entreprises, cadres ou contremaître disposent d un capital plus élevé, soit parce qu ils seraient en mesure d obtenir des financements plus importants soit parce qu ils pourraient fournir un apport personnel basé sur leur épargne passée Il existe toutefois trois différences entre le capital initial des entreprises créées par d anciens chômeurs et les autres entrepreneurs Premièrement, pour les anciens chômeurs, l ensemble des qualifications obtient un capital initial supérieur aux non qualifiés, alors que ce n est pas le cas pour les actifs Pour ces derniers, seules les qualifications les plus élevées ont un meilleur accès au capital Ce résultat peut s expliquer par le fait que les anciens chômeurs bénéficient plus souvent d aides publiques que les anciens actifs La seconde différence provient de l expérience professionnelle : elle influence positivement le capital pour les actifs seulement Enfin, l existence d entrepreneurs dans la famille du créateur ne joue positivement sur le capital initial que pour les actifs 1 Les formulaires de demande d aide sont disponibles sur internet Cerfa pourle dossier économique, pour la demande d aide (ACCRE), pour le maintien de la couverture sociale et pour l exonération des cotisations 17 La méthode économétrique et les tableaux détaillés sont présentés dans l annexe A 18 HCR : Hôtels, Cafés, Restaurants 9

10 Afin d expliquer ces différences il faut étudier l impact du prêt et des aides sur le capital initial (tableau 5) Les variables dichotomiques d aide et de prêt bancaire permettent de présenter une structure de financement pouvant prendre quatre modalités : 1 Ni aide ni prêt, qui constitue la modalité de référence lors de l estimation des probabilités d obtention de financements (notée 0); 2 Aide seule (notée A); 3 Prêt seul (noté B); 4 Aide et prêt (notés AB) Comme il n existe pas d ordre naturel entre ces quatre modalités (ici, entre l aide et le prêt), la représentation habituelle de ce type de variable qualitative est le modèle logistique multinomial (cf Maddala, 1983; Gouriéroux, 2000) 19 On voit apparaître clairement l origine des différences de capital initial Pour les anciens chômeurs, le fait que toutes les qualifications aient un capital initial plus élevé vient clairement de l aide En effet, les qualifications ne significatives que dans deux cas : elles accroissent la probabilité d obtenir soit une aide seule soit une aide et un prêt A l inverse, elles n influencent pas la probabilité d obtenir un prêt seul Les aides ont donc pour effet de répartir le capital de manière plus égale entre les différentes qualifications professionnelle La deuxième différence porte sur l expérience professionnelle Celle-ci a pour effet d accroître l obtention d une aide chez les chômeurs et l obtention d un prêt seul chez les actifs et les chômeurs de courte durée On retrouve bien une différence de capital initial, à l exception des chômeurs de courte durée Globalement, l effet de l expérience professionnelle ne se retrouve que partiellement dans les différences de capital initial Enfin, l influence du milieu familial apparaît clairement : il joue positivement chez les actifs occupés seulement et a pour effet d accroître l obtention d un prêt seul C est donc un effet de la sélection par les banques, qui peut passer par un mécanisme de caution Globalement, il existe de nombreuses sources de différences de capital initial qui suggèrent de nombreuses causes potentielles d un manque de capitaux Un problème de financement peut trouver sont origine aussi bien dans un apport personnel insuffisant que dans l absence d associé ou dans une formation insuffisante Ces différences de capital initial se répercutent sur la survie de l entreprise comme nous le verrons plus loin 19 La méthode économétrique employée et les estimations détaillées sont présentées dans l annexe B 10

11 4 Evaluation des effets du capital initial et de la structure de financement sur les performances 41 Le problème d évaluation La méthodologie utilisée dans cette étude part du modèle causal de Rubin (1974) 20 On dispose d un financement, noté T, qui caractérise la structure du capital initial d une entreprise Ici, quatre structures sont possibles : ni aide ni prêt (noté 0), une aide seule (noté A), un prêt bancaire seul (noté B) ou une aide et un prêt (noté AB) Le but de la méthode est d évaluer l effet du financement T sur la performance y Ici, les performances sont mesurées par la probabilité de survie sur les premiers semestres d activité On peut ainsi distinguer les effets de court terme (sur la première année) des effets du financement à moyen terme La performance en présence du financement k est notée y i ( k) et notre but est d évaluer l impact de ce financement sur la survie de l entreprise On peut ainsi comparer deux financements T=k et T=s par les quantités suivantes : ( T k) c E y ( k) y ( s) k,s = i i = : la survie moyenne des entreprises qui ont reçu le financement k par rapport à la survie moyenne qu elles auraient eu si elles avaient reçu le financement s Il s agit de l évaluation du financement k au sens usuel du terme Notons qu un choix communément adopté pour le financement alternatif s n est autre que l absence de d aide et de prêt Ici, on peut donc évaluer l effet d un financement k donné par la quantité ( ( k) y ( ) T k) ck, 0 = E yi i 0 = ( T s) ~ c E y ( k) y ( s) k,s = i i = : l effet moyen que le financement k aurait eu sur les entreprises qui ont reçu le financement s Ici, il s agit de l effet moyen qu un financement aurait eu s il avait été attribué aux entreprises qui ne l ont pas reçu : ~ ck, 0 = E( yi( k) yi( 0) T = 0) Cette seconde quantité permet d aborder le problème de l extension éventuelle du financement étudié, si l effet est positif Le principal problème est que l on n observe jamais les performances ( k) y i et y i () s en même temps En effet, soit l entreprise i bénéficie du financement k et l on observe y i ( k) soit elle bénéficie du financement s et l on observe y i () s La performance observable est donc : j = yi = 1 ( T j) yi() j, avec ( T=j) = 1 1 si T=j et 0 sinon Il faut donc trouver un moyen d estimer la performance moyenne y i ( k) pour les entreprises qui ont reçu le financement s et d évaluer la performance moyenne y i () s des entreprises qui ont reçu le financement k C est le problème du groupe de comparaison Il faut trouver des entreprises qui ont eu un financement différent mais qui se seraient comportées de manière similaire si elles l avaient eu L intuition de la solution de ce problème d estimation peut être obtenue à partir du cas des données expérimentales Avec ce type particulier de données, il suffit de faire une comparaison des performances moyennes des entreprises qui ont reçu le financement k avec la performance moyenne des entreprises qui ont reçu le financement s La raison pour laquelle on peut effectuer cette comparaison vient du fait que, dans un échantillon expérimental, le financement 20 Pour une présentation simplifiée, voir Rubin (1997) et Crépon (2000) 11

12 est affecté au hasard dans la population, de sorte que les caractéristiques des entreprises sont les mêmes dans le groupe k et dans le groupe s Le seul problème vient donc du fait que les aides publiques et les prêts bancaires ne sont pas attribués au hasard, ce qui est prouvé par les régressions logistiques multinomiales de la section précédente 21 On peut malgré tout se ramener à cette situation en appariant les entreprises selon leur probabilité d obtenir un financement En effet, si deux entreprises ont la même probabilité de recevoir un financement et qu une seule d entre elle l a effectivement eu, on peut considérer que la différence d affectation du financement entre ces deux entreprises est due au hasard Donc, si on raisonne sur un ensemble d entreprises qui ont la même probabilité d obtenir un financement donné, on peut effectuer une comparaison des performances moyennes des entreprises qui ont eu le financement k et de celles qui ont eu le financement s Les méthodes d estimation par appariement se ramènent donc à comparer les performances moyennes des entreprises qui ont la même probabilité de recevoir un financement donné Il est clair que cette comparaison ne peut pas être effectuée en prenant toutes les entreprises car certaines entreprises ont des probabilités d obtention d un financement trop élevées ou trop faibles pour que l on puisse les apparier avec des entreprises comparables Ce qui précède revient à dire que l on ne compare que des entreprises suffisamment proches les unes des autres 42 L appariement des entreprises On évalue la performance du financement k par rapport à celle du financement s en utilisant la quantité : [ ( k) y( s) T k] c k, s = E y = qui représente la différence de performance entre le financement k et le financement s parmi les entreprises qui ont bénéficié du financement k Pour évaluer cette performance, il faut disposer deux quantités : [ y( k) T k] et E y() s [ T k] E = = La première de ces deux quantités peut être facilement estimée à partir des données disponibles, puisqu il s agit de la performance moyenne des entreprises qui ont bénéficié du financement k, qui est observable Par contre, la seconde quantité n est pas observable, puisqu elle représente la performance moyenne qu auraient eu les entreprises qui ont bénéficié du financement k si elles avaient bénéficié du financement s Pour estimer cette performance, on recherche dans la base de données un groupe d entreprises qui a bénéficié du financement s mais qui a des caractéristiques les plus proches possibles des entreprises qui ont bénéficié du financement k Les variables choisies pour effectuer l appariement sont appelées les attributs (notés X) et doivent satisfaire l hypothèse d indépendance conditionnelle suivante : En effet, sous cette hypothèse on a bien : () s T X y [ y() s T k, X] = E y() s [ T s, X] E = =, 21 Si les financements étaient attribués au hasard, seuls les termes constants de la régression seraient significatifs 12

13 On peut donc utiliser l écart des performances moyennes pour chaque valeur de X, puis la moyenne des écarts sur les valeurs de X Dans la pratique, cette opération s avère trop complexe car il s agit d un appariement multidimensionnel 22 On aimerait donc réduire la dimension des variables d appariement Ceci est possible grâce au résultat suivant (Imbens, 1999 ; Lechner 2001) : y [ X] () s T X y() s T Pr T = s T { s,k}, [ X] avec Pr T = s T { s,k}, = Pr Pr[ T = s X] [ T = s X] + Pr[ T = k X] La quantité : s ( k, s) = Pr Pr[ T = s X] [ T = s X] + Pr[ T = k X] est appelée le score canonique 23 Le score canonique sert donc de critère pour apparier les entreprises On peut d ailleurs l interpréter comme le résultat d une analyse discriminante 24 La propriété précédente signifie que les entreprises qui ont le même score canonique sont comparables, même si elles ont obtenu des financements différents 43 L estimation de l effet du financement sur la survie Dans un premier temps, on estime les scores canoniques de chaque individu à partir des méthodes présentées dans les annexes A et B Dans un second temps on apparie les individus ayant reçu un financement donné aux individus de score canonique identique ou proche mais qui ont reçu un autre financement La comparaison ne peut être faite que sur le sous-ensemble des entreprises de financements k ou s dont le support de probabilité est commun Dans la pratique, on définit les deux intervalles de probabilités de ces deux groupes d entreprises par leur premier et dernier centiles, puis on prend l intersection de ces deux intervalles qui définit l ensemble des entreprises qui sont comparables entre elles Ensuite, on évalue : [ ( k) y( s) T k] c k, s = E y = Cette évaluation est effectuée en prenant une moyenne locale du taux de survie des entreprises n ayant reçu ni aide ni prêt et dont les caractéristiques sont les plus proches possibles des entreprises qui ont été aidées A la suite de Heckman, Ichimura et Todd (1998), nous prenons l estimateur non paramétrique suivant pour mesurer la performance que l entreprise i aurait eue si elle avait reçu le financement s au lieu du financement k : [ i() s T k] = ω j yj, i Ik Ê y = j I K si k, s sj k, s h avec ω j = K s j I i k, s sj k,s s [( ( ) ( )) ] ( ) ( ) s [( ) h], j Ik 22 Ici, X contient 10 variables pouvant prendre de nombreuses modalités 23 En anglais : propensity score 24 Sur le lien entre le modèle logistique multinomial et l analyse discriminante, voir le chapitre 4 de Maddala (1983) 13

14 où K(x) désigne le noyau choisi pour l estimation non paramétrique, h la fenêtre et I k l ensemble des indices des entreprises qui ont obtenu le financement k 25 L effet causal moyen est alors obtenu en remplaçant les y i () s par leurs estimateurs, ce qui donne finalement : 1 ĉk,s = card(ik ) i I k ( y ( k) - Ê[ y ( s) T = k] ), ( k, s) K2 i Cet estimateur est asymptotiquement normal et sa variance est obtenue par la méthode du bootstrap, réalisée sur 100 simulations 2 La même méthode est utilisée pour estimer ~ c k, s i 44 Choix des attributs La dernière question, qui se pose à tout praticien, porte sur le choix des attributs X Il est clair qu il faut qu ils influencent à la fois le financement et la performance En effet, s ils n influencent pas le financement, ils ne sont pas susceptibles de créer de biais de sélection et s ils n influencent pas la performance, ils ne sont pas susceptibles de biaiser l estimation même en présence d une sélection De plus, il va de soi qu il ne faut pas que les attributs soient influencés par la variable de financement Ces conditions justifient ex post les dix déterminants que nous avons retenus pour les déterminants du capital initial et de la structure de financement Les étapes de la méthode d estimation sont donc les suivantes : 1 Choix des attributs On prend les déterminants communs du financement et de la performance 2 On estime les scores canoniques (voir annexes A et B) 3 On détermine le support du score canonique sur les deux types de financement que l on compare On ne conserve que les entreprises présentes dans le support commun Les supports communs et les pourcentages d entreprises que l on peut utiliser dans chaque comparaison sont donnés dans l annexe C 4 On estime l effet causal sur le support commun par la méthode du noyau Cette méthode consiste à prendre une moyenne pondérée des performances des entreprises les plus proches, où la pondération est croissante avec la proximité du score canonique ( ) 25 Il s agit donc de l estimateur de Nadaraya-Watson de E y() s T = k Pour réaliser cette estimation, nous avons pris un noyau d Epanechnikov avec une fenêtre de Silverman Pour une introduction à ces méthodes d estimation non paramétriques, voir Härdle (1990) 2 Pour une bonne introduction au bootstrap, voir Efron et Tibshirani (1993) 14

15 5 Résultats Dans un premier temps nous étudions comment l aide et le prêt modifient la répartition du capital initial des entreprises Dans un second temps, nous examinons l effet du capital initial sur la survie des entreprises 51 Effet des sources de financement sur le capital initial A priori, on doit distinguer les effets de l aide et du prêt En effet, l ACCRE est du même montant pour tous les chômeurs de sorte que l on ne devrait pas constater de différence entre l effet de l aide sur les chômeurs de courte durée et de longue durée A l opposé, un prêt bancaire est individuel et l on pourrait observer plus de différences a priori Le tableau permet de comparer l impact des sources de financement sur le capital initial L évaluation est donnée dans les trois colonnes ck, 0 Globalement, les deux sources de financement (aide, prêt) ont pour effet de déplacer des entreprises des petites classes de capital vers les classes les plus élevées A priori, l effet de l aide sur les chômeurs devrait être de les faire passer de la première classe (moins de 1524¼ à la troisième classe (de 3811 à 722¼RXà la quatrième (de 722 à 15245¼& HVWELHQFH que l on constate Les aides réduisent les créateurs présents dans la première classe de 15% à 18% et augmentent le nombre de créateurs présents dans les classes K(3) à K(5) On a donc une réallocation du capital vers des classes plus élevées Un phénomène similaire se produit pour les anciens actifs, mais il est moins fort, puisque la réallocation se fait de la première classe vers la classe K(3) La raison de cette différence provient vraisemblablement du fait que les actifs occupés n ont pas accès aux mêmes aides que les anciens chômeurs Dans la mesure où les actifs proviennent de professions mieux rémunérées, ce résultat suggère que les aides auxquelles ils ont accès sont d un montant inférieur L effet du prêt bancaire devrait être a priori différent D une part il est individuel alors que l aide est égalitaire et d autre part les prêts ne sont pas limités à 4878¼ 2Q WURXYH GRQF XQH réallocation de capital vers des classes plus élevées dans le cas des prêts bancaires Le prêt a pour effet de réduire fortement le nombre d entreprises présentes dans les classes K(1) et K(2), de 30% à 35%) au profit des classes de capital les plus élevées Une différence apparaît toutefois entre les anciens chômeurs et les anciens actifs occupés : ces derniers sont plus nombreux dans la classe de capital la plus élevée, plus de 38112¼DYHFXQDFFURLVVHPHQWGH 29% au lieu de 11% à 12% pour les anciens chômeurs Pour les anciens actifs occupés, le prêt bancaire est donc en mesure de compenser la moindre disponibilité des aides La réallocation la plus forte est opérée quand un créateur obtient à la fois un prêt et une aide Dans ce cas, les chômeurs de longue durée compensent leur handicap par rapport aux actifs occupés Par contre, les chômeurs de courte durée se retrouvent en moyenne avec un capital plus faible Dans la mesure où l aide est la même pour tous, la différence provient soit de l apport personnel soit du prêt bancaire Il reste à voir ce que donnerait une extension des aides et des prêts à ceux qui ne les ont pas eus Cette évaluation est donnée dans les colonnes ~ c k, 0 A priori, on devrait trouver les mêmes effets puisque les individus sont comparables par définition de la méthode employée C est bien le cas, l extension des financements aurait pour effet de généraliser la structure de financement des projets soutenus à l ensemble de la population de nouvelles entreprises Il est donc particulièrement intéressant d examiner le lien entre le capital initial et la survie des nouvelles entreprises 15

16 52 L effet du capital initial sur la survie des nouvelles entreprises Le point de référence est la survie des entreprises les moins capitalisées (moins de 1524¼/H premier résultat que l on obtient s applique à tous les créateurs Le taux de survie est d abord décroissant puis croissant avec le capital initial (tableau 7) De manière générale, les projets les plus capitalisés ont d abord une survie plus faible pendant les deux ou trois premiers semestres puis, après un rétablissement entre le quatrième et le cinquième semestre, finissent par obtenir un gain de survie important au sixième semestre 27 Ainsi, la réussite ou l échec des projets à forts capitaux se révèlent plus rapidement que les autres projets La conséquence de ce résultat est importante : on ne peut pas évaluer l effet du capital initial sur la survie des entreprises à court terme 28 Nous commenterons donc l effet du capital initial sur le taux de survie après semestres d activité (colonnes ck, 0 Les chômeurs de longue durée se caractérisent par un effet de seuil En dessous 722¼ aucune différence de longévité n apparaît Par contre, au delà de ce seuil, l effet est positif et croissant avec le capital initial, entre 7% et 252% de survie en plus selon le montant du capital initial Les chômeurs de courte durée voient leur performance s améliorer dès qu ils dépassent 1524¼/HJDLQGHVXUYLHHVWpJDOHPHQWFURLVVDQWDYHFOHFDSLWDOLQLWLDOGHà 245% Enfin, les anciens actifs occupés suivent un profil similaire, avec un gain variant de 45% à 17% On constate donc un effet positif du capital initial sur la survie de l entreprise, avec un gain plus fort pour les anciens chômeurs Quel serait l effet de l augmentation du capital initial sur la survie des nouvelles entreprises qui avaient moins de 1524¼FRORQQHV ~ c k, 0? Vraisemblablement le même Ainsi, favoriser l accès au capital des créateurs d entreprises aurait pour effet d augmenter la survie des nouvelles entreprises de 20% à 29% au bout de 3 ans 53 L effet des sources de financement sur la survie des nouvelles entreprises Tous les effets de l aide et du prêt bancaire ne passent pas par le capital initial Par exemple, l ACCRE est associée à un filtrage des projets par une commission départementale, à un chèque-conseil qui permet d obtenir des réductions sur des consultations d experts et à des réductions de charges la première année 29 De même, les banques filtrent les projets et jouent un rôle de conseil Cette section examine donc l effet direct des sources de financement sur la survie des entreprises Elle permet de comparer la qualité relative des filtrages effectués par les commissions départementales et par les banques L effet de l aide seule est important pour les anciens chômeurs (tableau 8, colonnes ck, 0 Un gain de survie apparaît dès le quatrième semestre et se maintient jusqu au sixième semestre (7%) pour les chômeurs de longue durée Cet effet est d autant plus intéressant que l écart des moyennes arithmétiques ne révèle aucun effet significatif Il faut donc apparier les chômeurs de longue durée avec des entrepreneurs comparables pour révéler les effets de l aide On trouve un effet similaire de l aide seule pour les chômeurs de courte durée, qui commence dès le deuxième semestre (de 49% à %) Par contre, aucun effet significatif n est trouvé pour les anciens actifs occupés L origine de ce résultat provient vraisemblablement du fait que les aides sont différentes pour les anciens actifs occupés et les anciens chômeurs Cette 27 Les fonctions de survie se croisent donc au cinquième semestre 28 Cette conclusion rejoint celle de l étude d Almus (2001) sur l emploi Dans son cas, une étude antérieure concluait à l absence d effet des créations d entreprises sur l emploi au bout d un an Sur des données similaires, mais portant sur ans, l auteur trouve un effet positif sur l emploi 29 Cette dernière mesure ne devrait toutefois plus jouer au bout de semestres 1

17 différence provient soit du filtrage soit des mesures d accompagnement Elle suggère, en première analyse, de rapprocher les aides des actifs occupés de celles des chômeurs Le filtrage des aides est-il efficace (colonnes ~ c k, 0? Pour répondre à cette question il faut estimer l effet qu aurait eu l aide sur les entreprises qui ne l ont pas eue Aucun effet n est trouvé pour les chômeurs de longue durée et un effet faible, significatif à 10%, pour les chômeurs de courte durée On peut donc penser que le filtrage et l accompagnement sont efficaces L effet du prêt seul n est pas significatif chez les chômeurs, sauf au seuil de 10% pour les chômeurs de courte durée, avec un effet qui n est pas significativement différent de l effet de l aide seule Le filtrage par les banques semble donc moins efficace au premier abord Ce n est toutefois pas le cas pour les anciens actifs occupés où le prêt seul a un effet positif sur la survie à toutes les dates (89% après semestres) Cependant, les projets soutenus par les actifs et qui n ont pas obtenu de prêt auraient vraisemblablement obtenu la même survie s ils avaient obtenu un prêt (79% après semestres, non significativement différent de 89%) Le problème du filtrage par les banques est donc double : d une part, les projets entrepris par les chômeurs ne connaissent pas de plus faible taux de défaillance que les autres et d autre part, les projets sans prêt entrepris par les actifs occupés auraient vraisemblablement la même survie que les projets qui en ont obtenus un Ce premier résultat, sur le filtrage, est soutenu par l analyse des entreprises qui ont obtenu à la fois une aide et un prêt Les projets qui ont obtenu une aide et un prêt bénéficient à la fois d un meilleur filtrage, des mesures d accompagnement et d un montant de capital initial plus élevé (grâce au prêt bancaire) Ce sont également les projets qui connaissent la plus forte réussite Le gain après semestres est de 8% pour les actifs occupés, 127% pour les chômeurs de longue durée et 14% pour les chômeurs de courte durée L extension de cette mesure de soutient «filtrage-prêt» semble également souhaitable, puisque l effet qu aurait cette mesure si elle était étendue varie entre 10% et 12% de gain de survie Ce dernier résultat permet de relativiser les conclusions de l effet du capital initial sur la survie : les projets les plus capitalisés sont bien ceux qui vivent le plus longtemps mais ce sont aussi ceux qui bénéficient d une aide et d un prêt Or l efficacité semble provenir en partie du filtrage des projets et des mesures d accompagnement Ce point suggère que seule une mesure complète (avec accompagnement) et conditionnelle (filtrage) soit en mesure d accroître significativement la survie des nouvelles entreprises 54 Effet global des aides et des prêts En redressant l échantillon, il est possible d évaluer le nombre d entreprises encore en activité grâce aux aides ou aux prêts (tableau 9) Globalement, sur le premier semestre de 1994, l aide seule a permis de maintenir 811 entreprises en activité, le prêt seul 513 et la combinaison de l aide et du prêt 93 entreprises, soit un total de 220 entreprises Si l on répartit les entreprises survivantes grâce à l aide et au prêt à parts égales entre l aide et le prêt, on obtient une évaluation de 1279 entreprises pour l aide et 981 entreprises pour le prêt En pourcentage de la population des bénéficiaires, les aides permettraient d augmenter le nombre d entreprises en activité dans 8% des cas et le prêt dans 10% des cas La performance plus élevée de l aide ne vient donc pas d un pourcentage de réussite plus élevé que celui des prêts bancaires mais du plus grand nombre de bénéficiaires 17

18 Conclusion Cette étude fait ressortir clairement l importance du capital initial sur le succès des créations d entreprises Elle va donc dans le sens de l existence d imperfections significatives du marché crédit, qui pèserait sur les créations d entreprises Un capital initial plus élevé est associé à un taux de survie plus fort Cet effet ne peut toutefois être mis en évidence qu au bout de trois ans d activité Premièrement, les aides à la création d entreprises ont permis de maintenir un plus grand nombre d entreprises en activité Deuxièmement, le filtrage des projets et les mesures d accompagnement semblent jouer un rôle important dans la réussite du soutien aux nouvelles entreprises Globalement, les résultats que nous obtenons vont plutôt dans le sens d une harmonisation des mesures d aide à la création d entreprises, en se rapprochant du système existant pour les anciens chômeurs, et de l association du prêt bancaire avec un mécanisme visant à filtrer les projets et à les accompagner De nouvelles questions apparaissent toutefois et pourraient faire l objet de travaux ultérieurs Premièrement, certaines mesures d accompagnement sont renseignées dans l enquête et pourraient faire l objet d un examen direct Deuxièmement, les donnés sur le suivi de ces entreprises en 1997, et notamment les données sur les emplois créés, devraient permettre d étendre l étude aux créations d emploi par les nouvelles entreprises 18

19 Bibliographie Agence Pour la Création d Entreprises (2000) «Création d entreprises : étude internationale» Rapport disponible sur Internet Almus M (2001) Evaluating the impact of public start-up assistance : results from an econometric approach Working paper n 01-23, Zentrum fur Europaische Wirtshaftsforschung (ZEW) Aucouturier A-L (1997) Les chômeurs créateurs ou repreneurs d entreprise bénéficiaires d une aide publique Exploitation complémentaire de l enquête SINE auprès des entreprises créées ou reprises au premier semestre 1994 Rapport du CREDOC, Département «Evaluation des Politiques Sociales», n 177, Mai Aucouturier A-L et C Daniel (1993) Du chômage à la création d entreprise : rapport de l enquête ACCRE Ministère du Travail, de l Emploi et de la Formation Professionnelle DARES, rapport «Travail et Emploi», Juin Bates T (1990) Entrepreneur human capital inputs and small business longevity Review of Economics and Statistics, LXXII(4), Battistin E, A Gavosto and E Rettore (2001) Why do subsidized firms survive longer? An evalution of a program promoting youth entrepreneurship in Italy In Lechner M and F Pfeiffer eds, Econometric Evaluation of Labour Market Policies Physica-Verlag (ISBN ) Blanchflower D, A Oswald and A Stutzer (2001) Latent entrepreneurship across nations European Economic Review, 45, Crépon B (2000) Méthodes d appariement dans l évaluation des politique de l emploi Communication aux Journées de Méthodologie Statistique, mimeo INSEE Cressy R (199) Are business startups debt-rationed? Economic Journal, 10 (september), Duguet E (1999) Macro-commandes SAS pour l économétrie des panels et des variables qualitatives Document de travail de l INSEE, DESE, G9914 Efron B et J Tibshirani (1993) An introduction to the bootstrap Monographs on Statistics and Applied Probability n 57 Chapman & Hall (ISBN ) Evans D and B Jovanovic (1989) An estimated model of entrepreneurial choice under liquidity constraints Journal of Political Economy, 97(4), Evans S and L Leighton (1989) Some empirical aspects of entrepreneurship American Economic Review, 79(3), Fonseca R, P Lopez-Garcia and C Pissarides (2001) Entrepreneurship, start-up costs and unemployment European Economic Review, 45, Gouriéroux C (2000) Econometrics of limited dependent variables Cambridge University Press (ISBN ) Härdle W (1990) Applied nonparametric regression Econometric Society Monograph, 19 Cambridge University Press (ISBN ) 19

20 Heckman J, H Ichimura et PTodd (1998) Matching as an econometric evaluation estimator Review of Economic Studies, 5 (2), Holtz-Eakin D, D Joulfaian and H Rosen (1994a) Sticking it out : entrepreneurial survival and liquidity constraints Journal of Political Economy, 102(1), Holtz-Eakin D, D Joulfaian and H Rosen (1994b) Entrepreneurial decisions and liquidity constraints Rand Journal of Economics, 25(2), Imbens G (1999) The role of the propensity score in estimating dose-response functions NBER Technical Working Paper, n 237 Jovanovic B (1982) Selection and the evolution of industry Econometrica, 50(3), Kihlstrom R and J-J Laffont (1979) A general equilibrium entrepreneurial theory of firm formation based on risk aversion Journal of Political Economy, 87(4), Lamontagne E et B Thirion (2000) «Création d entreprises : les facteurs de survie» INSEE Première, n 703, Mars Lechner M (2001) Identification and estimation of causal effets of multiple treatment under the conditional independance asumption In Lechner M and F Pfeiffer eds, Econometric Evaluation of Labour Market Policies Physica-Verlag (ISBN ) Lentz B et D Laband (1990) «Entrepreneurial success and occupational inheritance among proprietors» Canadian Journal of Economics, XXIII(3), Lucas R (1978) On the size distribution of firms The Bell Journal of Economics, 9(2), Lindh T and H Ohlsson (199) Self-employment and windfall gains : evidence from the swedish lottery Economic Journal, 10 (November), Maddala G S (1983) Limited dependent and qualitative variables in econometrics Econometric Society Monograph n 3, Cambridge University Press (ISBN ) Miller R (1984) Job matching and occupational choice Journal of Political Economy, 92(), Milne A et D Robertson (199) Firm behaviour under the threat of liquidation Journal of Economic Dynamic and Control, 20, Pfeiffer F et F Reize (2000) Business start-ups by the unemployed : an econometric analysis based on firm data Labour Economics, 7, 29-3 Rubin D (1997) Estimating causal effects from large data sets using propensity scores Annals of Internal Medicine, Part 2, n 127,

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