Section 4 : Présentation des modèles
et
identification des variables
Dans le but de tester la validité de nos
hypothèses, nous avons mis en place 3 modèles d'équations
structurelles (MES), ces modèles sont des modèles statistiques
permettant de mettre en relation des concepts non observables.
Ces modèles nous aident d'une part de traiter des
estimations simultanées de plusieurs relations de dépendances
inter-reliées, et d'autre part d'incorporer des erreurs de mesures.
Pour tester l'existence ou non d'une relation négative
entre le pouvoir syndical de négociation et le niveau de divulgation
volontaire des entreprises (H1), le premier modèle à estimer dans
ce cadre est le suivant :
PS it = [30 +[31 DISCOR it + [32 CONTROLE it +
?it
D'où
PS it : c'est le pouvoir de négociation syndicale
mesuré par le taux de syndicalisation
DISCOR it : c'est un score permettant de mesurer le niveau de
divulgation volontaire des entreprises
Contrôle it : les variables de contrôle liés
au pouvoir syndical sont ROA qui est le résultat net divisé par
le total actif et TAILLE qui représente la taille de l'entreprise
mesuré par le total de leurs actifs.
Notre deuxième modèle, qui consiste à tester
s'il existe ou non une relation négative entre la pratique de l'AS et le
pouvoir syndical de négociation (H2), est le suivant :
AS it = 130 + 131 PS it + 132 CONTROLE it +
?it
D'où :
90
AS it : actionnariat salarié mesuré par le
pourcentage de détention des actions dans l'entreprise
CONTROLE it : on a utilisé le secteur d'activité
comme variable de contrôle lié à l'AS
Enfin, concernant notre troisième hypothèse
s'articulant autour de l`existence ou non d'une relation positive entre la
pratique d'AS et le niveau de divulgation volontaire des entreprises, le
modèle testant H3 est le suivant :
DISCOR it = 130 + 131 AS it + 132 CONTROLE it +
?it
Avec :
DISCOR it : le score permettant de mesurer le niveau de
divulgation volontaire des entreprises
CONTROLE it : l'effet de levier qui est (le résultat
d'exploitation - dettes - impôt)/ capitaux propres
Et le suivi des analystes mesuré par le nombre des
analystes financiers qui suivent l'entreprise.
(Annexe 3)
91
Section 5 : Analyse et interprétation des
résultats
5.1 Méthode économétrique
utilisée : l'économétrie des données de panel
L'économétrie des données panel, est une
forme de régression multiple qui prend en compte aussi bien les effets
temporels qu'individuels dans son analyse des relations et tendances des
phénomènes.
Selon Anderson (1982), l'économétrie des
données panel sert à identifier l'effet associé à
chaque individu, effet qui ne varie pas dans le temps, mais qui varie d'un
individu à un autre et qui peut être fixe ou aléatoire. En
effet, et sur le plan économique, les tests de
l'économétrie des données panel permettent de
déterminer si le modèle théorique étudié est
parfaitement identique pour tous les individus ou pays étudiés,
ou au contraire s'il existe des spécificités propres à
chacun d'entre eux.
Le choix des données de panel est effectué afin
de tenir compte de la double dimension individuelle (i) et temporelle (t), de
l'information disponible.
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