L’impact financier de l’adoption des codes de conduite dans l’industrie du textile et du vêtement

, et

Résumés

Cet article étudie la relation entre la performance sociale de l’entreprise, telle que mesurée par l’adoption d’un code de conduite, et sa performance financière. La question principale est de savoir si le marché accorde une «prime sociale» aux entreprises responsables. En appliquant une approche événementielle, les résultats de notre analyse suggèrent que l’ensemble des entreprises avec un code de conduite n’ont pas réalisé en moyenne une performance financière significativement différente de celle réalisée par des firmes qui n’ont pas adopté des codes de conduite.

Texte intégral

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Introduction:

Un débat oppose depuis plusieurs années les partisans de la finance responsable à ceux de la finance traditionnelle. D’une part, plusieurs académiciens, prônant la responsabilité sociale des entreprises, estiment que les firmes responsables génèrent des rendements supérieurs dus à la satisfaction de l’ensemble des parties prenantes et à une gestion, ceteris paribus, plus efficace. D’autre part, un courant parallèle, ayant à sa tête Friedman (1970), souligne que tout coût supplémentaire supporté de manière volontaire par la firme sera un désavantage pour l’entreprise et mènera à une diminution de sa rentabilité.

C’est dans ce contexte que plusieurs études ont tenté, dans le passé, de définir le lien entre la responsabilité sociale (RS) et la performance financière de l’entreprise (PFE). Toutefois, de telles recherches se sont heurtées au problème fondamental de mesure de la performance sociale (Waddock et Graves, 1997). En effet, la RS peut être considérée comme un construit multidimensionnel qui inclut autant le contrôle de la pollution que les conditions de travail, le traitement des femmes et des minorités au sein de la firme et les relations avec la communauté. De plus, différentes industries ont des caractéristiques et des histoires qui leur sont propres et sont souvent aux prises avec des aspects précis de la RS. Par conséquent, la conception même de la performance sociale peut varier d’une situation à l’autre.

Face à un tel constat, nous avons choisit de couvrir une facette de la RS, soit l’adoption d’un code de conduite (CC) pour encadrer les conditions de travail dans le secteur du textile et du vêtement. Ainsi, la performance sociale de l’entreprise (PSE) est approximée par l’adoption d’un CC. Une telle initiative est considérée comme un événement social positif qui signale au public une bonne PSE. L’objectif de notre recherche est de déterminer s’il  y a ou  non une relation entre le niveau de responsabilité sociale de l’entreprise (adoption d’un CC) et sa performance financière. Nous examinerons en fait la réaction des marchés financiers au phénomène des CC.

L’impact des CC sur les rendements financiers des firmes est analysé par le biais d’une étude événementielle (EE). Cette dernière compare les rendements de firmes nord- américaines ayant adopté un CC aux rendements de celles qui n’ont pas suivi cette initiative. Nos résultats suggèrent que l’adoption d’un CC n’a aucun impact sur la PFE, ce qui supporte l’argument en faveur d’une relation neutre entre la PSE et la PFE.

La suite du texte est organisée en cinq sections. Dans la première section, nous présenterons les enjeux qui entourent les CC de l’industrie du textile et du vêtement. Dans la deuxième, nous proposerons notre cadre théorique ainsi que nos hypothèses de recherche. La troisième section expliquera notre méthodologie et les différentes étapes de collecte des données. La quatrième section présentera et analysera les résultats obtenus. Ces derniers nous permettrons de conclure dans la cinquième section.

Les codes de conduite

L’émergence des codes de conduite :

L’industrie du textile et du vêtement est une industrie qui s’offre en exemple de la mondialisation de l’économie et des marchés. Le succès des grands entreprises dans le domaine repose essentiellement sur leur capacité de mise en marché, sur la délocalisation de leur production dans les pays où il existe une main-d’œuvre abondante et abordable, sur le développement de licences en échange de redevances, et finalement, sur la distribution cédée à des tiers (Le Dortz et Debosscher, 2000). La délocalisation de la production semblait, a priori, permettre aux entreprises du secteur, en plus de bénéficier de coûts de production très faibles, de se départir de toute responsabilité face aux conditions de production dans lesquelles sont assemblés leurs produits. Toutefois, lors des premiers incidents d’abus dans les usines d’impartition, les multinationales du textile et du vêtement ont compris qu’elles sont en face d’un nouveau phénomène de société qui allait bouleverser leur façon de faire les affaires. En effet, C’est en réponse à cette vague de délocalisation de la production que le consumérisme politique1 s’est considérablement développé dans les sociétés occidentales.

Selon Gendron, Lapointe et Turcotte (2004) : «Désormais, l’entreprise doit répondre […] à l’action de nouveaux mouvements sociaux qui utilisent des moyens économiques de pression». Une des industries les plus sensibles à ce phénomène est celle du textile et du vêtement. Cette dernière a été particulièrement ciblée par les groupes de pression qui font appel au consumérisme politique comme moyen d’action. Ainsi, depuis le début des années  90,  l’industrie  du  vêtement  a  été  pointée  du  doigt  à  cause  des  mauvaises

1 Le consumérisme politique désigne ici les différentes stratégies employées par les consommateurs et les groupes de pression pour faire part de leur opinion face aux choix de consommation qui leur sont proposés. Ces  stratégies  vont  du  boycott  à  l’investissement  socialement  responsable,  ce  dernier  étant  parfois considéré comme un phénomène distinct.

conditions  de  travail  dans  les  usines  d’assemblage.  Principalement,  on  reproche  à l’industrie  l’emploi  d’enfants,  le  travail  forcé,  les  dangers  sanitaires,  le  manque  de sécurité au travail, des salaires de misère, des pratiques salariales injustes et le refus d’accorder la syndicalisation ou la négociation collective aux employés (Rivoli, 2003). Sous la menace de ces groupes de pression, les entreprises de l’industrie du vêtement tentent de se protéger d’attaques publiques potentiellement dommageables en adoptant des CC régissant les conditions de travail.

Définition et typologie des codes conduites :

Selon Gendron et al. (2003), les CC représentent des engagements auxquels l’entreprise adhère ou impose à ses partenaires d’affaires. Il s’agit en fait d’initiatives à caractère social qui peuvent faire l’objet de certifications ou de simples déclarations de principes. La définition de telles initiatives doit faire la nuance entre le type de critères sur la base desquels elles sont exécutées. Généralement, on fait la distinction entre deux types de critères :  substantif  et  procédural.  Les  initiatives  substantives  reposent  sur  l’atteinte d’objectifs concrets et mesurables. Dans le cas de l’industrie du vêtement, la plupart des codes de conduite sont substantifs puisqu’ils exigent le respect de critères précis (nombre d’heures maximales de travail, salaire horaire minimum, âge minimal pour travailler, etc.…).

D’un autre côté,  le type de contrôle associé aux CC témoigne quant à lui du sérieux de l’opération.  À  ce  niveau,  il  existe  plusieurs  types  de  contrôle  pour  les  codes.  La déclaration de principes est un CC qui ne permet aucun contrôle. Pour sa part, l’auto- vérification est une initiative qui est contrôlée à l’interne par l’entreprise elle même. Le contrôle externe fournit, par ailleurs, la meilleure garantie pour que les codes en place soient respectés.

Il faut signaler aussi que les principaux acteurs dans le domaine ont développé leur propre  CC  ou  adopté  une  opinion  face  aux  codes  proposés  par  les  autres  parties prenantes. Les clauses des différents codes montrent généralement des variations significatives. Dans certains cas, les points de vue de certaines parties prenantes sont fondamentalement différents, voir irréconciliables. Ainsi, par exemple, plusieurs CC promus par des ONG requièrent que les entreprises publient une liste des sites de production. Or, cette exigence est loin de faire l’unanimité chez les multinationales du secteur qui disent craindre que la compétition ne s’empare de leurs fournisseurs s’ils dévoilent leurs sites de production. D’un autre côté, certains gouvernements perçoivent ces initiatives sociales comme une alternative à la réglementation, alors que les mouvements syndicaux et les ONG militent pour un renforcement des législations dans le domaine.

Cette brève description des intérêts des parties prenantes démontre bien que les buts recherchés par les CC sont différents et donc, par le fait même, les rôles qu’ils doivent remplir le seront aussi. Dans ce sens, nous pouvons développer une typologie des codes sur cette base. La typologie proposée par la plupart des études antérieures, notamment celle de Kolk et al. (1999) et de Jenkins (2002), repose sur quatre grandes provenances : corporative, association d’affaires, multipartite et intergouvernementale.

* Le CC corporatif : Ce code est développé et adopté unilatéralement par l’entreprise par rapport à ses activités ou à celles de ces fournisseurs.

* Le CC des associations d’affaires : Les lignes directrices des codes de cette origine sont plus  faibles  en  terme d’engagements  en  comparaison  aux  autres  CC. L’industrie du vêtement bénéficie d’un important CC de ce type, le Worldwide Responsible Apparel Production (WRAP).

* Le CC multipartite : Il est issu de négociations entre plusieurs parties prenantes. Ces négociations peuvent inclure des entreprises ou des représentants de l’industrie, des ONG et des syndicats. Aussi, il est possible que le gouvernement participe à l’élaboration de ce type de code. Un des codes multipartite le plus connu dans l’industrie du vêtement est le Fair Labor Association (FLA).

* Le CC intergouvernemental :  Le dernier type de CC est celui émanant d’ententes intergouvernementales. Ces codes sont négociés à l’échelle internationale et entérinés par les États nationaux. Cette catégorie inclut de très importantes initiatives telles que le Global Compact (GC) proposé par Kofi Annan en 2000.

Cadre conceptuel et hypothèses de recherche :

Cadre conceptuel :

Pour déterminer s’il y a ou non une relation entre le niveau de responsabilité sociale de l’entreprise et sa performance financière, nous proposons le cadre conceptuel de la figure (1).  Un  tel  cadre  conceptuel  trouve  ses  fondements  dans  les  théories  des  parties prenantes, de l’impact  financier de la RS et de l’efficience des marchés. La figure (1) suggère  que  le  cours  d’un  titre  est  influencé  par  la  taille  de  l’entreprise  et  son appartenance à une industrie (Barber, Lyon et Tsai, 1999 ; Fama et French, 1993). D’un autre côté, le prix d’un titre pourrait aussi être influencé (relation possible) par l’adoption d’un CC. De plus, il est possible que la taille et le secteur d’activités affectent l’adoption même d’un CC. Nous tenterons de clarifier ces suppositions à l’aide des théories qui suivent.

Depuis quelques années, les chercheurs tentent de déterminer l’impact de la régulation sociale sur les résultats financiers des entreprises. Waddock et Graves (1997) fournissent une vue d’ensemble des recherches qui ont étudié le lien entre les PSE et PFE ainsi que les hypothèses qui leur sont sous-jacentes. Ceux qui suggèrent que la relation entre la PSE et la PFE est négative estiment qu’une plus grande RS tend à augmenter les coûts (Friedman, 1970).

Figure.1     Cadre conceptuel
Figure.1 Cadre conceptuel

Ceci  met  l’entreprise  socialement  responsable  dans  une  position  financière désavantageuse par rapport aux firmes qui se préoccupent moins de la RS.

Par contre, les défenseurs de la RS estiment que la relation entre la PSE et la PFE est positive. Ils annoncent qu’une bonne RS améliore le moral des employés ainsi que la réputation de la firme auprès des consommateurs. Par conséquent, une entreprise qui se préoccupe de sa RS pourra, d’une part, éviter des problèmes avec ses  employés et, d’autre part, mieux fidéliser sa clientèle (McGuire et al, 1988). Par ailleurs, la théorie des parties prenantes suggère aussi une relation positive entre la PSE et la PFE. Selon cette théorie, la valeur de l’entreprise dépend non seulement des coûts des revendications explicites des parties prenantes mais aussi des revendications implicites (coûts associés à la  qualité  du  produit,  coûts  environnementaux,  etc.).  Ainsi,  si  la  firme  opère  d’une manière qui est considérée comme socialement non responsable, les parties prenantes ayant des contrats implicites avec la firme peuvent transformer leurs revendications implicites en revendications explicites plus coûteuses pour l’entreprise (McGuire et al,

1988). C’est le cas, par exemple, lorsque les groupes environnementaux réussissent à influencer le gouvernement pour qu’il instaure une réglementation plus rigoureuse afin de forcer les entreprises à s’y conformer (McGuire et al, 1988). Ceci aura un effet négatif sur la valeur de l’entreprise et, du fait même, sur sa performance financière.  Finalement, certains chercheurs, tel que Ullman (1985), croient qu’il y a tellement de variables qui entrent en jeu lors de l’évaluation de la PSE et la PFE qu’il n’y a aucune raison de s’attendre à ce qu’une relation existe, autre qu’aléatoire. Les tenants de cette hypothèse estiment donc que la relation entre la PSE et la PFE sera neutre.

Nous  avons  suggéré,  dans  notre  cadre  conceptuel,  que  la  taille  de  l’entreprise  peut affecter l’adoption même d’un CC. À ce niveau, la PSE et la taille peuvent être corrélées positivement parce qu’une grande firme attire plus d’attention de la part des différents acteurs (actionnaires, État, groupes de pression, clients et fournisseurs…) et devra donc répondre aux attentes de ces acteurs (Burk et al, 1986).

Notre cadre conceptuel se base aussi sur la théorie de l’efficience des marchés au sens semi-fort. Un marché est efficient lorsque les prix des titres sur ce marché sont censés refléter toute l’information connue à leur sujet et incorporer rapidement toute nouvelle information. Cette caractéristique des marchés fait en sorte qu’un investisseur doit s’attendre à un rendement proportionnel au degré de risque que comporte son titre. Par conséquent, il lui sera impossible de réaliser des rendements anormaux sur une base continue. Fama (1991) estime que le principal obstacle auquel les chercheurs se sont heurtés depuis le début de l’exploration de l’efficience des marchés est celui des hypothèses conjointes qui s’avère très complexe. Un tel obstacle fait en sorte que l’efficience des marchés n’est pas testable en soi. Elle doit être testée conjointement avec un modèle de détermination de prix. Ainsi, lorsqu’il y a des preuves attestant l’existence de rendements anormaux, il est impossible de déterminer avec certitude quelle part est attribuable à l’inefficience des marchés et quelle part est plutôt attribuable à l’imprécision du modèle d’estimation des prix. Selon Fama (1991), l’EE est la méthode qui permet de départager les enjeux relatifs à l’efficience des marchés et à l’équilibre des prix et fournit donc la preuve la plus directe de l’efficience.

En nous basant sur les différentes théories, présentées ci haut, nous pouvons émettre plusieurs hypothèses de recherche concernant l’impact financier de l’adoption d’un CC par certaines firmes de l’industrie du textile et du vêtement.

Hypothèses de recherche :

Hypothèse 1 : L’adoption d’un CC par une entreprise de l’industrie du textile et du vêtement aura un impact positif sur sa performance financière

Cette hypothèse implique qu’une bonne PSE (adoption d’un CC) a un effet positif sur la PFE. Toutefois, l’hypothèse (1) ne prend pas en considération les intérêts divergents des parties prenantes. En effet, un CC promu seulement par une multinationale ou une association d’affaires risque de se faire attaquer par les groupes de pression qui n’y voient qu’une démarche de relation publique. D’un autre côté, les CC promus exclusivement par des ONG pourraient paraître menaçants pour l’investisseur moyen qui, contrairement à l’investisseur socialement responsable, recherche un code aux objectifs atteignables. Par conséquent, en tenant compte de la théorie de l’efficience des marchés, les investisseurs devraient accorder une prime d’évaluation différente en fonction des parties prenantes qui font la promotion du CC.

Hypothèse 2 : L’impact de l’adoption d’un CC dépend des acteurs qui font la promotion de ce code.

Cette hypothèse peut être testée en regroupant  les firmes de notre échantillon selon l’appartenance de leur CC à un groupe déterminé de parties prenantes.

En plus du type de promoteur, d’autres caractéristiques peuvent potentiellement affecter les rendements des firmes de notre échantillon. Ainsi, le secteur d’activités et la taille seront  aussi  contrôlés  afin  de  mieux  cerner  le  phénomène  sous  étude.  Le  secteur d’activités constitue d’ailleurs notre premier filtre pour la sélection de l’échantillon de contrôle (voir section méthodologie). Notre troisième hypothèse concerne spécifiquement cette variable.

Hypothèse 3 : L’impact de l’adoption d’un CC est relié aux secteurs d’activités de l’industrie du textile et du vêtement

Sur la base des recherches antérieures, il est aussi essentiel de contrôler pour la taille. En effet, les grandes entreprises reçoivent plus d’attention de la part du public, ce qui pourra encourager ces entreprises à agir de façon plus responsable. Nous prévoyons donc une association positive entre la taille de l’entreprise et sa performance financière.

Hypothèse 4 : Les grandes entreprises qui adoptent un CC ont une performance financière supérieure relativement aux entreprises de petites tailles.

Chacune de ses quatre hypothèses sera testée sur un court horizon de temps visant à vérifier si le marché réagi significativement dans les 10 jours qui suivent l’événement (adoption d’un CC). Nous examinerons aussi les 10 jours avant l’événement.

Méthodologie de recherche et collecte des données :

L’approche événementielle :

L’objectif de cette recherche consiste à examiner la relation entre la PSE, telle que mesurée par l’adoption d’un CC, et la PFE dans le contexte nord-américain. Signalons à ce niveau que l’adoption d’un CC, les annonces de résultats et de dividendes sont des exemples d’événements qui peuvent affecter la vie de la firme. La littérature financière a largement  traité  la  réaction  des  marchés  financiers  aux  annonces  de  résultats  et  de dividendes en recourant à l’approche  événementielle. Nous proposons d’appliquer cette même approche pour examiner la réaction des marchés financiers au phénomène des CC. L’EE classique comporte deux étapes successives (MacKinlay, 1997). La première étape consiste à estimer le modèle de marché (estimer le rendement  auquel les investisseurs devraient normalement s’attendre) pour chaque firme de l’échantillon. Généralement, on utilise la période avant la fenêtre d’événement choisie pour estimer le modèle de marché. La  deuxième  étape  consiste  à  calculer  les  rendements  anormaux  qui  sont  supposés refléter la réaction du marché suite à l’arrivée de la nouvelle information (adoption d’un CC). Le rendement anormal (RA) est égal à la différence entre le rendement observé et le rendement estimé par le modèle de marché. Ces deux étapes sont répétées pour les différentes firmes de l’échantillon qui ont éprouvé le même type d’événement, mais à des dates différentes.

L’EE classique suppose que le rendement du titre est expliqué par le modèle de marché. De  plus,  le  test  statistique  utilisé  dans  le  cadre  de  l’EE  classique  est  basé  sur  les hypothèses de normalité qui sont associées à de grands échantillons. Or, notre phénomène d’étude  (adoption  d’un  CC)  concerne  particulièrement  l’industrie  du  textile  et  du vêtement. De ce fait, notre échantillon est relativement restreint et ne pourra pas remplir les conditions d’application de la méthodologie classique qui exige des échantillons de grande taille. Un test de Jarque-Bera a été effectué sur les rendements des entreprises de notre échantillon et les résultats de ce test ne nous permettent pas d’accepter l’hypothèse de normalité des distributions. D’un autre côté, l’utilisation du modèle de marché, comme modèle d’évaluation, présente plusieurs limites et le recours à ce modèle peut aussi ne pas refléter les caractéristiques spécifiques de certaines industries comme celle du textile et du vêtement. Par conséquent, nous avons décidé de recourir à une autre approche pour calculer les rendements anormaux.

Dans notre méthodologie de recherche, nous utiliserons, comme benchmark, un échantillon de contrôle composé d’entreprises appartenant au même secteur industriel et ayant des tailles similaires. Signalons à ce niveau que plusieurs études récentes suggèrent également d’autres facteurs qui peuvent avoir un impact sur les rendements des titres (par exemple : valeur au marché/valeur au livre). Cependant, puisque nos hypothèses sont testées  sur  un  court  horizon,  les  résultats  obtenus  seront  insensibles  au  modèle d’évaluation choisi.

Le RA, au jour (t), sera simplement égal à la différence entre le rendement observé par l’entreprise qui a adopté un CC et le rendement observé par la firme de contrôle (firme témoin qui n’a pas adopté de CC).

Le RA est donné par l’équation suivante :

RAit = Rit – Rct

RAit             rendement anormal de la firme (i) qui adopte un CC au temps (t) Rit                 rendement de la firme (i) qui adopte un CC au temps (t)

Rct                rendement de la firme de contrôle au temps (t)

Les rendements anormaux doivent être agrégés pour pouvoir inférer sur l’événement étudié. Cette agrégation se fait sur deux dimensions : à travers  les titres et à travers le temps (données panel). Nous considérons d’abord l’agrégation à travers les titres. Ainsi, le rendement anormal moyen au temps (t)  pour toutes les n firmes de l’échantillon est

donné par l’équation suivante :

1

RA t   =

n

n

i =1

RA i ,t

RAt            rendement anormal moyen des firmes avec un CC au temps (t)

RAi,t          rendement anormal de la firme (i) qui adopte un CC au temps (t).

Par  ailleurs,  le  concept  de  rendement  anormal  cumulé  (CAR)  est  nécessaire  pour satisfaire une fenêtre d’événement de plusieurs périodes (MacKinlay, 1997). Le CARp,s du jour (p) au jour (s) est égal à la somme des rendements anormaux moyens.

La formule du CAR est représentée par l’équation suivante :

CAR p ,s

s

= ∑ RAt

t = p

L’hypothèse nulle suppose que le CAR moyen est égale à zéro, ce qui implique que l’adoption d’un CC n’a pas d’impact sur la performance financière de l’entreprise. Pour confirmer ou infirmer que le CAR est statistiquement différent de zéro, nous avons utilisé

un test paramétrique (tCAR) dont la statistique est donnée par la formule suivante:

 

tCAR ( p , s )

= CAR ( p , s )

t × var

var       variance de la série des rendements anormaux moyens, t            horizon temps (s-p+1)

Bien que nous ayons supposé que l’impact de l’adoption d’un CC sur la performance financière soit positif, nous utilisons le test bilatéral Pour ne pas exclure la possibilité d’une réaction négative de la part des investisseurs au phénomène des CC.

La validité de notre méthodologie dépend fortement des deux hypothèses suivantes :

  1. L’adoption d’un CC est non anticipée par le marché;
  1. Aucun autre  événement  confondant  n’est  enregistré  durant  la  fenêtre  de l’événement.

Parfois, il se peut que l’adoption d’un CC soit anticipée s’il y a par exemple des rumeurs qui circulent avant l’annonce formelle. Il est aussi possible que l’annonce se produise à la fin de la journée ou au moment de la fermeture des marchés. Dans ces deux cas, l’effet pourrait se produire avant ou après le jour de l’annonce. C’est pour ces raisons que nous allons couvrir une période aux alentours de la date d’adoption du code (dix jours avant et dix jours après l’événement). Notons que l’utilisation d’une fenêtre d’événement plus longue réduirait la puissance du test statistique.

Par ailleurs, l’hypothèse de l’absence d’événements confondants est importante pour pouvoir isoler l’effet potentiel de l’adoption d’un CC des effets des différents autres événements concomitants. Ainsi, nous chercherons tout évènement confondant en recourant au journal des affaires Wall Street Journal et aux sites Internet des entreprises de  notre  échantillon.  Nous  retiendrons  les  événements  identifiés  par  McWilliams  et Siegel (1997) comme étant problématiques, à savoir l’annonce : d’une restructuration, d’un désinvestissement, de nouveaux produits, de dividendes ou d’un changement dans leur prévision, de joint venture, d’activités d’acquisition, d’un litige, d’un problème syndical, d’un changement au niveau de la direction, d’initiatives majeures de la part des rivaux, de mises à pied, d’un nouveau contrat et de tout événement lié à la dette ou aux capitaux propres.

Échantillonnage et pairage :

Nous avons généré notre échantillon initial grâce à la base de données Compustat. À partir de cette base, nous avons sélectionné les codes SIC propres à l’industrie du textile et du vêtement. Exceptionnellement, nous avons ajouté l’entreprise Sara Lee, dont le code est pourtant hors contexte, car nous la considérons importante2. Ainsi, notre échantillon initial se compose de 253 entreprises. Par la suite, nous avons procédé à l’épuration de cet échantillon en rejetant toutes les firmes privées. Nous avons aussi exclu les filiales dans la mesure ou l’effet de l’adoption d’un CC se fera sentir sur le prix du titre de la société-mére qui est généralement l’instigatrice du code. D’un autre côté, nous

avons décidé de ne pas retenir dans notre échantillon final les firmes acquises, fusionnées ou qui ont fait faillite, et ce pour des raisons de nature pragmatique. En effet, la collecte des données pour ces firmes s’avère très difficile, puisque les sites Internet sont disparus ou désuets et la validation des informations est quasi impossible. Après avoir éliminé les firmes qui ne respectent pas les conditions préétablies ci-dessus, le nombre de firmes qui sont susceptibles de composer notre échantillon final s’élève à 138 firmes.

En dernier lieu, nous avons procédé au dépouillement systématique des sites Internet de chacune des 138 entreprises et avons contacté les entreprises directement par courrier électronique ou par téléphone afin d’identifier celles qui possèdent un CC et la date d’entrée en vigueur de celui-ci. Nous avons aussi consulté des sites spécialisés, tels que le UN Global Compact et le Human Rights Library de l’Université du Minnesota, à la recherche de pistes concernant l’adhésion à un CC.

Après notre procédure de vérification, notre échantillon a été réduit de manière draconienne. En effet, il ne reste plus que 19 firmes  (Voir tableau 1 pour la répartition finale des firmes selon leur code SIC) pour lesquelles nous détenons une date précise d’adoption d’un CC. Par ailleurs, nous avons choisi les firmes de contrôle selon les critères suivants :

Règle 1 : La firme de contrôle doit avoir le même code SIC à 4 «digits» (par exemple 2200) et une taille comprise entre [70% et 130%] de celle de la firme i de notre échantillon. Lorsque selon ce processus, nous ne réussissons pas à trouver de firmes comparables, on peut recourir à une règle alternative.

Règle 2 : On fait correspondre la firme i, qui adopte un code de conduite, à une firme de contrôle ayant une capitalisation boursière la plus proche et le même code SIC, mais à 2

2 Nous avons choisi d’inclure la firme Sara Lee, qui fait pourtant partie du groupe SIC 20, car 35% de ses ventes proviennent de sa division de vêtements. Cela représente des ventes s’élevant à 6,4 milliards de dollars US.

«digits» cette fois (par exemple 22XX). Cette alternative permet d’élargir le groupe SIC en ne retenant que les deux premiers chiffres.

Dans un dernier lieu, si on n’arrive pas à respecter le deuxième critère, nous pouvons toujours choisir une entreprise témoin dont la capitalisation est la plus proche de celle visée et ce, sans distinction quant au code SIC. Bien sûr, cette troisième méthode alternative ne s’applique qu’aux entreprises de l’industrie du textile et du vêtement, c’est- à-dire que la population des firmes témoins est restreinte aux entreprises qui ont comme activité primaire un des codes SIC préalablement identifiés.

Tableau 1 : Répartition des firmes de l’échantillon final selon leur code SIC

Groupe SIC Nombre d’entreprises
20, Manufacturing of Food and Kindred Products 1
22, Manufacturing of Textile Mill Products 2
23,  Manufacturing of  Apparel and  Other  Finished  Products Made

From Fabrics and Similar Materials

4
3021, Manufacturing of Rubber and Plastic Footwear 2
31, Manufacturing of Leather and Leather Products 1
513, Wholesale of Apparel, Piece Goods and Notions 0
53, Department Stores 6
56, Retail Trade of Apparel and Accessory Stores 3
Total 19

Un échantillon de seulement 19 entreprises peut sembler extrêmement restreint pour une étude qui vise à généraliser les résultats de l’analyse de la relation entre la PSE et la PFE. Toutefois, plusieurs études rigoureuses, traitant du même sujet dans le passé, ont eu recours à de petits échantillons. Le tableau suivant résume l’échantillonnage de certaines études antérieures.

 

Auteur(s) Année de

l’étude

Nombre de firmes dans

l’échantillon

Présence d’un

échantillon de contrôle

Industrie
Bowman & Haire 1975 14 Oui Sans distinctions
Fogler et Nutt 1975 9 Non Pâtes et Papiers
Sturdivant et Ginter 1977 7 Oui Sans distinctions
Spicer 1978 18 Non Pâtes et Papiers
Cochran et Wood 1984 39 et 36

(2 périodes d’étude)

Oui Regroupées par

industrie

Griffin et Mahon 1997 7 Non Chimique

 

Tableau 2. Description des échantillons d’études antérieures

Il apparaît donc que notre échantillon est tout à fait adéquat en terme de taille, surtout lorsque nous prenons en considération le fait qu’un tel échantillon provient d’une seule industrie et qu’il est apparié à des firmes de contrôle de cette même industrie.

Analyse des résultats :

Dans ce qui suit, nous allons procédé à l’analyse des résultats relatifs à chacune de nos hypothèses de recherche. Notre première hypothèse cherche à examiner la réaction du marché dans son ensemble, indépendamment des facteurs spécifiques qui peuvent influencer les rendements des firmes.  Le tableau (3) résume les principaux  résultats obtenus concernant la première hypothèse.

Tableau 3 : Données relatives au calcul du CAR

Fenêtre de

l’événement

CAR (-10, -1) VAR (-10, -1) CAR (1,10) VAR (1, 10)
Moyenne -0,48% 0,000031 0,42% 0,00002
tCAR   -0,27   0,29

Les entreprises, qui ont adopté un CC, ont réalisé pendant la période pré-événement un CAR moyen négatif (non significatif) de l’ordre de -0,48%. Par contre, pour la période post-événement, le CAR moyen enregistré est positif (0,42%) mais toujours non significatif. Ces résultats suggèrent qu’il n’existe aucune différence de rendement entre les entreprises qui adoptent un CC et celles sans CC. Par conséquent, l’adoption d’un CC n’a aucun impact sur la PFE.

Pour tester notre deuxième hypothèse, nous avons calculé les CAR réalisés par trois groupes   de   firmes :   celles   qui   ont   adopté   un   code   promu   par   un   organisme intergouvernemental, celles qui ont opté pour un CC multipartite et finalement celles qui ont leur propre CC ou celui d’une association d’affaires. Les résultats obtenus pour la période post-événement se présentent comme suit :

 

 

 

Statistiques

Promoteur
 

Intergouvernemental

Corporatif / Ass.

D’affaires

 

Multipartite

CAR (1,10) 2,31% 0,17% 0,23%
tCAR 0,48 0,06 0,08

 

Tableau 4 : Statistiques liées aux rendements anormaux des firmes selon le promoteur

Contrairement à la croyance suggérant que les initiatives multipartites seraient les plus prisées par les investisseurs, nous remarquons que les codes intergouvernementaux obtiennent les rendements anormaux cumulatifs les plus élevés (CAR positif de 2,31% mais non significatif); viennent ensuite les codes multipartites avec un CAR de 0,23% (non significatif) et finalement les codes d’entreprises et d’association d’affaires avec un CAR de 0,17% (toujours non significatif). En aucun cas nous ne pouvons rejeter l’hypothèse nulle voulant que le CAR soit statistiquement égal à zéro. Par conséquent, l’impact de l’adoption d’un CC ne dépend pas des acteurs qui font la promotion de ce code.

Pour tester notre troisième hypothèse, nous avons divisé notre échantillon selon trois grandes catégories d’activités : le secteur manufacturier, le secteur de la chaussure et des produits  du  cuir et le secteur de la vente au  détail.  Les  résultats  de nos  calculs  se présentent comme suit :

Tableau 5 : Statistiques liées aux rendements anormaux des firmes selon le secteur

 

Statistiques

Secteur
Chaussures et

produits du cuir

 

Vente au détail

 

Manufacturier

CAR (1, 10) 9,21% -1,56% -0.66%
tCAR 1,94* -0.86 -0.08

* Significativement différent de zéro au seuil de 10%

Les entreprises appartenant au secteur des chaussures et produits de cuir ont réalisé un CAR moyen positif (9,21%) et significatif durant la période post-événement. Par contre, les autres entreprises qui appartiennent au secteur manufacturier et celui de la vente au détail ont réalisé  des CAR négatifs mais non significatifs durant la même période. Ces résultats  suggèrent  que  le  secteur  d’activité  représente  un  facteur  explicatif  des rendements positifs lors de l’adoption d’un CC.

Finalement, pour tester notre dernière hypothèse, nous avons regroupé les firmes de notre échantillon en fonction de leur taille : petites, moyennes et grandes entreprises. Notre classification est basée sur les critères suivants :

*  Entreprises de petite taille : [0, 1 milliard $]

*  Entreprises de taille moyenne : [1 milliard $, 10 milliards $]

*  Entreprises de grande taille : [10 milliards $ et plus]

Le tableau suivant résume les principaux résultats obtenus concernant l’impact de la taille de l’entreprise :

Tableau 6 : Statistiques liées aux rendements anormaux cumulés selon la taille

 

Statistiques

Taille
Moins de 1M [1M-10M] [10M et +
CAR (1, 10) 0,59% 1,64% -3.51%
tCAR 0,10 0,75 1,63

Il semble que les grandes entreprises ont été les moins récompensées par le marché durant la période post-événement. Par conséquent, nos résultats suggèrent qu’il existe une association négative entre la taille de l’entreprise qui adopte un code de conduite et sa performance financière.

Conclusion

L’objectif de la présente recherche consiste à examiner la relation entre la PSE, telle que mesurée par l’adoption d’un CC, et la PFE dans un contexte nord-américain. La question principale est de savoir si le marché accorde une «prime sociale» aux entreprises qui ont adopté un CC. Les résultats de notre étude montrent que l’ensemble des entreprises responsables n’ont pas réalisé en moyenne une performance financière significativement différente de celle réalisée par des firmes qui n’ont pas adopté de CC. Rappelons que les firmes de contrôle choisies oeuvrent dans le même secteur industriel et ont une taille similaire aux entreprises de l’échantillon.

D’un autre côté, il semblerait que des rendements positifs soient liés au secteur d’activité. En effet, les entreprises appartenant au secteur des chaussures et produits de cuir ont réalisé un CAR moyen positif (9,21%) et significatif durant les 10 jours qui ont suivi l’événement. Finalement, lorsqu’on considère le facteur taille, nos résultats suggèrent qu’il existe une relation négative entre la taille de l’entreprise qui adopte un CC et sa performance financière.

Pris dans son ensemble, le phénomène d’adoption d’un CC est peu concluant. Ainsi, cette recherche ne fournit pas de motivation économique aux entreprises de l’industrie du textile et du vêtement pour adopter un CC mais ne les décourage pas pour autant puisque les investisseurs semblent, généralement, ne pas juger de manière négative cette initiative à caractère social.



Références bibliographiques

Barber, Brad M. et John D. Lyon, “Detecting long-run abnormal stock returns : The empirical power and specification of tests statistics”, Journal of Financial Economics, Vol. 43, no 3, mars 1997, p. 341-372.

 

Burke, Lee, Jeanne M. Logsdon, Will Mitchell, Martha Reiner et David Vogel. “Corporate Community Involvement in the San Francisco Bay Area”. California Management Review, vol. 28, no 3, 1986, p. 122-141.

 

Chen, Kung H. et Richard W. Metcalf, “The Relationship between Pollution Control

Record and Financial Indicators Revisited”. Accounting Review, vol. 55, no 1,

1980, p. 168-177.

 

Fama, Eugene F., “Efficient Capital Markets: II”, The Journal of Finance, Vol. 46, no 5,

1991, p. 1575-1617.

 

Fama, Eugene F. et Kenneth R. French, “The cross-section of expected stock returns”,

The Journal of Finance, Vol. 47, no 2, 1992, p. 427-465.

 

Fama, Eugene F. et Kenneth R. French, “Common risk factors in the returns on stocks and bonds”, Journal of Financial Economics, Vol. 33, no 1, 1993, p. 3-54.

 

Friedman, Milton, “Social responsibility of business”, New York Times Magazine, 13 septembre 1970, p. 32.

 

Gendron, Corinne, Alain Lapointe et Marie-France Turcotte, “Responsabilité sociale et régulation de l’entreprise mondialisée”, Relations industrielles / Industrial Relations, Vol. 59, no 1, 2004, p. 76.

 

Gendron, Corinne, Emmanuelle Champion et al.,  “Document de synthèse en appui à la réflexion du Chantier de la RSE”, Chaire Économie et Humanisme, Université du Québec à Montréal, septembre 2003, 26p.

 

Jenkins, Rhys, “The political economy of codes of conduct”, In Corporate responsibility and labour rights: codes of conduct in the global economy, sous la dir. de Rhys Jenkins, Ruth Pearson et Gill Seyfang, Earthscan, Londres, 2002, p. 13-31.

 

Jensen, Michael C., “Some anomalous evidence regarding market efficiency”, Journal of

Financial Economics, Vol. 6,  no 2-3, juin-septembre 1978, p. 95-101.

 

Kolk,  Ans,  Rob  van  Tulder et  Carlijn  Welters,  “International  codes  of conduct  and corporate  social  responsibility:  can  transnational  corporations  regulate themselves ?”, Transnational Corporations, Vol. 8, no 1, 1999, p. 143-180.

 

Le Dortz, Laurent et Béatrice Debosscher, Stratégies des leaders américains de la mode, Centre Français du Commerce Extérieur, Paris, 2000, 191 p.

 

Mackinlay, Craig A., “Event Studies in Economics and Finance”, Journal of Economic

Literature, Vol. 35, no 1, Mar 1997, p. 13-39.

 

McGuire, Jean B., Thomas Schneeweiss et Alison Sundgren, “Corporate social responsibility and firm financial performance”, Academy of Management Journal, Vol. 31, no 4, 1988, p. 854-872.

 

McWilliams, Abagail et Donald Siegel, “Event Studies in Management Research: Theoretical and Empirical Issues”, Academy of Management Journal, Vol. 40, no 3,

1997, p. 626-657.

 

Rivoli, Pietra, “Labor Standards in the Global Economy: Issues for Investors”, Journal of

Business Ethics, Vol. 43, no 3, mars 2003, p. 223-232.

 

Spicer, Barry H., “Investors, Corporate Social Performance and Information Disclosure: An Empirical Study”, The Accounting Review, Vol. 53, no  1, janvier 1978, p. 94-

111.

 

Ullman, Arieh H., “Data in search of a theory: A critical examination of the relationships among social performance, social disclosure, and economic performance of U.S. firms”, Academy of Management Review, Vol. 10, no 3, 1985, p. 540-557.

 

Waddock, Sandra et Samuel B. Graves, “The Corporate Social Performance – Financial

Performance Link”, Strategic Management Journal, Vol. 18, no  4, 1997, p. 303-

319.



Auteur

Blais Marie-Hélène :

Pour citer cette article

, et , "L’impact financier de l’adoption des codes de conduite dans l’industrie du textile et du vêtement", RIMEC [en ligne], 01 | 2017, mis en ligne le 26 novembre 2016, consulté le 21 July 2018. URL: http://www.revue-rimec.org/limpact-financier-de-ladoption-des-codes-de-conduite-dans-lindustrie-du-textile-et-du-vetement/