Guillaume Dumas
email: guillaume.dumas@iae-toulouse.fr

Contractuel Doctorant

Chargé

LE COMPORTEMENT MYOPIQUE D'INVESTISSEMENT EN R&D : UNE REALITE EN FRANCE ?

Keywords: Comportement myopique d'investissement, R&D, gestion des résultats, norme comptable Myopic Investment Behavior, R&D, Earnings Management, Accounting Standards

Cette recherche détermine la mesure dans laquelle les dirigeants adoptent un comportement myopique d'investissement en R&D ; défini comme l'ajustement intentionnel des investissements de long terme dans l'objectif d'atteindre des résultats sur le court terme. Cette recherche s'interroge ensuite sur la propension qu'a eu la réduction de discrétion managériale en matière de comptabilisation des dépenses de R&D (lors de l'adoption des normes IFRS) sur la gestion réelle des résultats par l'investissement en R&D. Les résultats montrent que les dirigeants ajustent intentionnellement à la baisse leurs investissements en R&D pour atteindre le résultat bénéficiaire et dans une moindre mesure le résultat de l'année précédente. La réduction de l'investissement en R&D pour atteindre le résultat bénéficiaire est légèrement plus prononcée sous le référentiel IFRS.

Introduction

Dans une économie fondée sur la connaissance, l'investissement en Recherche et Développement (désormais R&D) semble prendre une importance croissante. Dans son plan nommé « Europe 2020 », l'Union Européenne fixe l'objectif à ses états membres d'investir 3 % de leur produit intérieur brut dans la R&D. En se reportant à l'échelle de l'entreprise, l'investissement en R&D semble tout aussi important, puisqu'il est considéré comme une source de flux futurs et est à ce titre valorisé par les marchés financiers [START_REF] Lev | The capitalization, amortization and value relevance of R&D[END_REF].

En s'appuyant sur la théorie de l'agence [START_REF] Jensen | Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure[END_REF], le dirigeant peut avoir intérêt à privilégier le reporting d'un résultat satisfaisant au détriment d'un investissement long terme dont la valeur actuelle nette est pourtant positive, mais dont les avantages économiques ne seront visibles en compte de résultat qu'à moyen ou long terme. Différents auteurs qualifient ce comportement d'investissement, de « myopie managériale » (e.g. [START_REF] Porter | Capital choice: Changing the way America invests in Industry[END_REF]). Ce comportement myopique d'investissement est alors défini comme l'ajustement intentionnel par le dirigeant, des investissements de long terme (en l'occurrence les investissements en R&D1 ) dans le but d'atteindre des objectifs de court terme (résultat comptable dans notre cas). Ces comportements, qualifiables de gestion « réelle » des résultats (Schipper 1989) ont été observés dans différents pays (Etats-Unis, Japon, Royaume-Uni, Australie). Le contexte français est marqué par de fortes variations des investissements en R&D. La base de données Eurostats 2 montre ainsi que les dépenses de R&D oscillent entre 2,08% pour 2007 et 2,26% en 2009 du produit intérieur brut. La présente étude propose d'observer si les dirigeants des entreprises françaises investissant le plus en R&D font montre d'un comportement myopique d'investissement en matière de R&D. Cette étude contribue donc à comprendre si la volonté d'atteindre un certain niveau de résultat comptable modifie l'investissement dans l'innovation ; au travers d'une gestion réelle des résultats portant sur l'investissement en R&D ; ceci dans le contexte français demeurant inexploré.

Cependant, le lien entre dépenses de R&D et résultat comptable s'exprime aussi au travers de la comptabilisation de ces dépenses. Or, le contexte français est marqué par un changement de référentiel comptable qui modifie notamment le niveau de discrétion managériale en matière de comptabilisation des dépenses de R&D. Ainsi, Les dirigeants des entreprises françaises soumises Plan Comptable Général (désormais PCG) disposent du choix comptable discrétionnaire entre activation ou passation en charge des dépenses de R&D. Ce contexte français antérieur à 2005 est marqué par le fait la comptabilisation des dépenses de R&D s'effectuait dans une optique de gestion des résultats [START_REF] Cazavan-Jeny | Accounting choice and future performance: The case of R&D accounting in France[END_REF]. En revanche, pour les entreprises cotées sur un marché règlementé, l'adoption des normes International Accounting Standards / International Financial Reporting Standards (désormais IAS/IFRS) en France à partir de 2005 a normativement réduit la latitude managériale comptable des dirigeants en obligeant à inscrire à l'actif les dépenses de R&D répondant à différentes conditions. Nous supposons qu'après l'adoption des normes internationales, les dirigeants étant moins à même de gérer la comptabilisation des dépenses de R&D, ajustent davantage leurs investissements dans la R&D. Cette étude permet d'observer si l'adoption des IFRS a effectivement réduit la latitude managériale comptable, exacerbant par la même les comportements myopiques d'investissement en R&D. Plus largement, l'étude contribue à comprendre si la réduction de la discrétion managériale comptable exacerbe la gestion réelle des résultats.

A partir d'un échantillon de 935 firmes années françaises, nous observerons l'influence d'un écart de résultat sur la variation de l'investissement en R&D. Cet écart détermine le gap séparant le résultat cible du résultat réel avant ajustement des dépenses de R&D. Ces seuils ou résultats cibles sont incarnés par les résultats nuls, le résultat de l'année précédente et les prévisions des analystes. Pour chaque seuil de résultat, trois cas de figure sont déterminés. Ces configurations sont respectivement: (1) l'investissement normal en R&D ne remet pas en cause l'atteinte du résultat cible ; (2) le résultat cible peut être atteint par une réduction des investissements en R&D ; (3) le résultat cible ne peut pas être atteint par une réduction de l'investissement en R&D. Les régressions sont établies pour chaque configuration de résultat pour chacun des trois seuils retenus. Ces régressions expliquent la variation de l'investissement en R&D par différentes variables économiques et financières, mais aussi par l'écart sur résultat ainsi qu'une variable dichotomique relative au référentiel comptable appliqué par ces entreprises.

Les résultats montrent que, lorsque l'ajustement des investissements de R&D ne permettrait pas d'atteindre un seuil de résultat (configuration 3), les dirigeants modifient leurs dépenses de R&D en fonction de facteurs économiques et financiers et non pas en fonction de l'écart les séparant du résultat cible. Ces résultats témoignent d'une variation dite « normale » des investissements en R&D. En revanche, dans la configuration 2 de résultat, l'écart sur résultat a un effet significatif sur la variation des investissements en R&D. Cette relation est particulièrement significative concernant le seuil du résultat nul et dans une moindre mesure concernant le seuil de résultat de l'année passée. Ce constat signifie que les dirigeants modifient intentionnellement leurs investissements en R&D à la baisse, dans le but d'atteindre le résultat bénéficiaire. Parallèlement, lorsque l'investissement en R&D ne remet pas en cause l'atteinte des seuils de résultat, les dirigeants accélèrent leurs investissements en R&D. Ce constat n'est cependant pas significatif. Concernant le référentiel comptable applicable aux dépenses de R&D, il semblerait que cette variable influence significativement la variation des investissements en R&D en fonction des différentes configurations relatives au résultat nul. Pour ce seuil de résultat, une modélisation complémentaire met en évidence le comportement myopique d'investissement en fonction d'une variable modératrice relative au référentiel comptable utilisé. Cette seconde méthodologie permet d'observer que les entreprises soumises aux normes IFRS réduisent légèrement, mais significativement plus leurs investissements en R&D dans le but d'atteindre le seuil du résultat bénéficiaire.

La recherche débutera par une revue de la littérature faisant le lien entre R&D (investissement et comptabilisation) et gestion du résultat (1). L'observation de cette littérature nous conduira à émettre nos hypothèses (2). L'article se poursuivra par l'explication de la constitution de l'échantillon et de la méthodologie (3) pour terminer par l'observation et la discussion des résultats obtenus [START_REF]d'observer l'influence de cette variable sur l'ajustement myopique de l'investissement en R&D en fonction de l'écart sur résultat, le modèle s'enrichit d'une variable d'interaction liant le référentiel comptable et l'écart sur résultat[END_REF].

Revue de la littérature

Dans le contexte français, la relation entre R&D et résultat comptable s'observe au travers de deux mécanismes. Premièrement, dans une optique de gestion réelle des résultats, la variation des investissements en R&D aura pour conséquence une variation du résultat comptable. Deuxièmement, dans une optique de gestion des choix comptables, la comptabilisation des dépenses de R&D permet d'accélérer ou de différer l'inscription des dépenses en compte de résultat selon que l'on comptabilise ces dépenses respectivement en charge ou à l'actif. Dans cette première partie, nous observerons successivement le lien entre investissement en R&D et résultats comptables, puis la relation entre la comptabilisation des dépenses de R&D et les résultats comptables de la firme.

L'ajustement des investissements en R&D

La littérature met en évidence différents déterminants expliquant l'ajustement des investissements en R&D. Un consensus semble se dégager autour de l'idée que la variation de l'investissement en R&D est motivée par l'objectif d'atteindre un certain niveau de résultat. Ce phénomène correspond à la myopie managériale qui consiste, dans ce cas, en l'ajustement des investissements en R&D dans le but d'atteindre des objectifs de résultats comptables sur le court terme. Deux courants de recherche se sont évertués à mettre en évidence ce comportement myopique d'investissement en R&D. Le premier observe l'ajustement de cet investissement pour atteindre des seuils de résultats alors que le second constate un lissage des résultats autour des prévisions des analystes via l'ajustement de l'investissement en R&D.

Concernant l'ajustement de l'investissement en R&D pour atteindre les seuils, la première étude à s'être intéressée aux investissements en R&D comme variable d'ajustement du résultat est celle de Baber et al. (1991). Cette étude s'appuie sur un échantillon de 483 firmes américaines dépensant plus de 1% de leur chiffre d'affaires dans la R&D, sur la période 1977 à 1987 et comptabilisant leurs dépenses de R&D selon la SFAS 23 . L'ajustement intentionnel des investissements en R&D est approximé par la variation de celui-ci. Les auteurs déterminent ensuite un écart sur résultat faisant la différence le résultat cible (résultat nul ou résultat en croissance constant) et le résultat reporté avant comptabilisation des charges de R&D. L'étude distingue alors trois cas de figure concernant l'écart sur résultat. Ces configurations sont lorsque (1) le résultat cible est dépassé même après prise en compte de l'investissement normal, (2) la réduction des investissements en R&D permettrait d'atteindre le résultat cible, (3) l'arrêt complet des investissements en R&D ne permettrait pas d'atteindre le résultat cible. Les résultats montrent que les investissements sont révisés à la baisse dans la seconde configuration de résultat ; laissant supposer une gestion réelle des résultats par l'investissement en R&D dans le but d'atteindre un résultat cible. L'étude de [START_REF] Bushee | The influence of institutional investors on Myopic R&D investment behavior[END_REF] se base sur un échantillon de firmes cotées américaines investissant plus de 1% de leur chiffre d'affaires dans la R&D. La régression effectuée explique la variation de l'investissement en R&D par un écart sur résultat calculé selon la même méthodologie que [START_REF] Baber | The effect of concern income on discretionary spending decisions: The case of R&D[END_REF], ainsi que des variables expliquant la variation normale de l'investissement en R&D mises en évidence par [START_REF] Berger | Explicit and implicit tax effects of R&D tax credit[END_REF]. L'étude montre que l'ajustement intentionnel à la baisse des investissements en R&D s'observe principalement lorsque la réduction de ceux-ci permettrait d'atteindre le résultat de l'année précédente. [START_REF] Osma | R&D expenditures and earnings targets[END_REF] dressent un constat identique au Royaume Uni. Les auteurs ne retiennent dans leur échantillon que les firmes qui comptabilisent en charge l'ensemble des dépenses de R&D, malgré la possibilité offerte par la SSAP 134 d'activer certaines dépenses. En appliquant une régression similaire à celle de [START_REF] Bushee | The influence of institutional investors on Myopic R&D investment behavior[END_REF], les résultats indiquent que l'investissement dans la R&D de l'année de référence est ajusté intentionnellement à la baisse lorsque la réduction de ce dernier permettrait d'atteindre un résultat bénéficiaire ou un résultat en croissance (configuration 2 de résultat du modèle de Baber et al. 1991).

L'étude de Perry et Grinaker (1994) se distingue par la méthodologie d'observation du comportement myopique. S'appuyant sur le contexte comptable américain et sur un échantillon des 99 firmes investissant plus de 2% de leur chiffre d'affaires dans la R&D, les auteurs observent la corrélation entre un investissement en R&D « inattendu » et un écart de résultat. L'investissement inattendu en R&D se calcule par différence entre l'investissement réel et l'investissement théorique déterminé à partir des observations effectuées par [START_REF] Berger | Explicit and implicit tax effects of R&D tax credit[END_REF]. L'écart de résultat est observé par différence entre les prévisions des analystes et le résultat réel avant prise en compte des dépenses de R&D. Les auteurs observent une relation forte et linéaire entre ces deux écarts et concluent à un ajustement à la baisse des investissements dans le but d'accroître le résultat jusqu'au niveau prévu par les analystes lorsque l'écart sur résultat est négatif ; et à contrario, d'augmenter les investissements en R&D lorsque cet écart sur résultat est positif. Ce comportement peut être qualifié de lissage des résultats par une gestion réelle des investissements en R&D. Basé sur un échantillon de firmes américaines cotées soumises à la SFAS 2, l'étude [START_REF] Bange | R&D budget and corporate earnings targets[END_REF] confirme ce phénomène par l'observation d'une variation des investissements en R&D dans les cas de forts écarts avec les prévisions des analystes. Enfin, sur un échantillon d'entreprises japonaises qui ont la possibilité d'inscrire à l'actif les dépenses de R&D, [START_REF] Mande | Income smoothing and discretionary R&D expenditures in Japan firms[END_REF] déterminent l'investissement en R&D inattendu par un écart entre le niveau d'investissement prévu par les analystes et l'investissement réel. Reprenant la méthodologie de calcul d'écart sur résultat de Perry et Grinaker (1994), l'étude montre que sur une majorité de secteurs d'activité, les dirigeants ajustent l'investissement en R&D dans le but de lisser leurs résultats autour de la moyenne des prévisions des analystes.

En résumé, les comportements myopique d'investissement en R&D s'observent dans des contextes comptables obligeant à l'inscription en charge des dépenses de R&D (SFAS 2), mais aussi dans des contextes comptables permettant l'inscription à l'actif de ces mêmes dépenses (SSAP 13). Il semblerait que la modification de cet investissement par le dirigeant répond principalement à des préoccupations d'atteinte de résultats cibles à savoir le résultat nul et le résultat de l'année précédente [START_REF] Baber | The effect of concern income on discretionary spending decisions: The case of R&D[END_REF] et les prévisions des analystes [START_REF] Perry | Earnings expectations and discretionary research and development Spending[END_REF].

Les auteurs ont cherché d'autres déterminants que l'atteinte de résultats comptables pour expliquer l'ajustement des investissements en R&D. [START_REF] Berger | Explicit and implicit tax effects of R&D tax credit[END_REF] montre que la variation de l'investissement en R&D aux USA s'explique par des variables économique (PIB), financières (Dépenses d'investissement, trésorerie, chiffre d'affaires) et concurrentielle (investissement en R&D sur le secteur). [START_REF] Baghat | Corporate research & development investments: International comparisons[END_REF] ainsi que [START_REF] Berger | Explicit and implicit tax effects of R&D tax credit[END_REF] observent que les investissements en R&D de l'année de référence s'expliquent par ce même investissement au cours de l'année précédente. Différentes variables exacerbant ou réduisant les comportements myopiques d'investissement ont ensuite été mises en évidence. Concernant les facteurs de gouvernance, la détention d'action par le directeur général [START_REF] Bange | R&D budget and corporate earnings targets[END_REF] et par des investisseurs institutionnels ayant un faible turn-over et investissant sur le long terme [START_REF] Bushee | The influence of institutional investors on Myopic R&D investment behavior[END_REF]) réduit le comportement myopique d'investissement en R&D. En revanche, un haut niveau d'asymétrie de l'information (approximé par une forte variation du chiffre d'affaires pour [START_REF] Mande | Income smoothing and discretionary R&D expenditures in Japan firms[END_REF] ou encore un volume de transaction élevé et une forte volatilité des prix des actions pour Bange et DeBondt (1998) favorise les comportements myopiques d'investissement.

L'ajustement des investissements en R&D s'effectue donc selon des logiques économiques, financières et concurrentielles, mais aussi en fonction de l'objectif d'atteinte de résultats cibles.

Les choix comptables en matière de recherche et développement

La comptabilisation des dépenses de R&D a fait l'objet d'un débat. Il s'appuie sur les conséquences du mode de comptabilisation des dépenses de R&D sur la fiabilité et la pertinence des états financiers. Dans une optique informative d'abord, l'activation des dépenses de R&D devrait accroitre la pertinence des états financiers en signalant les flux futurs générés par ces projets [START_REF] Cazavan-Jeny | Pertinence de l'inscription à l'actif des frais de R&D: Une étude empirique[END_REF][START_REF] Cazavan-Jeny | The negative impact of R&D capitalization: A value relevance approach[END_REF]. Les études montrent que la possibilité de comptabiliser à l'actif les dépenses de R&D et le niveau de discrétion pour cette comptabilisation sont positivement associés aux rendements boursiers ; l'idée étant que l'activation des dépenses de R&D revêt un caractère informatif supplémentaire transmis au marché (e.g. [START_REF] Lev | The capitalization, amortization and value relevance of R&D[END_REF][START_REF] Chambers | Managerial discretion and accounting for research and development costs[END_REF][START_REF] Healy | R&D accounting and the tradeoff between relevance and objectivity[END_REF][START_REF] Zhao | Relative value relevance of R&D reporting: An international comparison[END_REF][START_REF] Oswald | The determinants and value relevance of the choice of accounting for research and development expenditures in the United Kingdom[END_REF]. A contrario, les études portant sur le contexte français pré-IFRS attestent que les dépenses de R&D capitalisées sont négativement associées aux variables de marché (rendement, cours boursiers) ainsi qu'aux performances économiques futures [START_REF] Cazavan-Jeny | Pertinence de l'inscription à l'actif des frais de R&D: Une étude empirique[END_REF][START_REF] Cazavan-Jeny | The negative impact of R&D capitalization: A value relevance approach[END_REF][START_REF] Cazavan-Jeny | Accounting choice and future performance: The case of R&D accounting in France[END_REF]. Ces auteurs concluent alors que la comptabilisation discrétionnaire à l'actif ne s'effectue pas dans un objectif informatif sur les flux futurs, sous-entendant une gestion des résultats par ce choix comptable [START_REF] Cazavan-Jeny | Accounting choice and future performance: The case of R&D accounting in France[END_REF]. Ainsi, lorsque les dirigeants français disposent du choix discrétionnaire, les états financiers perdent en fiabilité du fait que la comptabilisation ne soit pas effectuée dans une perspective d'information, mais dans un objectif de gestion des résultats. Après avoir observé le référentiel comptable en vigueur pour les entreprises françaises et ses conséquences sur la comptabilisation des dépenses de R&D, nous synthétiserons les études concernant les déterminants de la comptabilisation de ces dépenses.

La normalisation comptable

Le référentiel comptable applicable aux entreprises françaises diverge dans le temps, mais aussi en fonction des caractéristiques de cotation des entreprises. Avant 2005, les firmes engagées sur un marché financier régulé ou règlementé devaient établir les documents de référence selon la normalisation comptable PCG. Depuis l'exercice 2005, les firmes cotées sur le marché règlementé doivent publier leurs comptes consolidés selon le référentiel IAS/IFRS (Règlement CE n° 1606/202 du 19 Juillet 2002). Les firmes engagées sur un marché régulé (Alternext) peuvent, quant à elles, publier leurs états financiers soit selon le référentiel international, soit selon le référentiel comptable local (à savoir les normes PCG). L'étude des référentiels applicables aux firmes est importante pour la compréhension de la comptabilisation des dépenses de R&D.

Selon le référentiel international (IAS 38) doivent être comptabilisées à l'actif 5 au titre d'immobilisation incorporelle, les dépenses associées à l'entrée de cet actif dans le patrimoine, si et seulement s'il est probable que les avantages économiques futurs attribuables à l'actif iront à l'entité et si le coût de cet actif peut être évalué de façon fiable (IAS 38, paragraphe 21). Pour déterminer si les dépenses de développement peuvent être considérées en tant qu'actif de R&D généré en interne, l'IAS 38 développe une liste de 6 conditions cumulatives à remplir 6 . Les dépenses ne répondant pas à une des six conditions sont comptabilisées directement en compte de résultat sous la forme de charge. Dans sa réforme de 2004, applicable pour l'exercice 2005, la norme PCG 311-3-2 reprend les mêmes conditions pour permettre l'activation des dépenses de développement. Cependant, le PCG n'oblige pas à inscrire ces dépenses à l'actif, mais préconise cette comptabilisation comme méthode préférentielle. Ce règlement confère donc au dirigeant une certaine discrétion managériale quant à la comptabilisation des dépenses de développement. Antérieurement, la substance de la norme n'était pas très différente. Ainsi, le dirigeant disposait du même choix discrétionnaire, seule la formulation des critères d'activation changeait 7 .

Il semblerait donc que les firmes soumises au référentiel comptable français disposent d'une certaine latitude managériale quant à la comptabilisation des dépenses de développement. Les dirigeants seraient donc à même d'effectuer des choix ayant une incidence sur le résultat comptable de l'année de référence [START_REF] Ding | Les déterminants de la stratégie de « capitalisation » des frais de recherche et développement en France[END_REF]). Cette latitude managériale est neutralisée par l'IAS 38 qui oblige à inscrire ces mêmes dépenses à l'actif. Bien que ce changement de référentiel neutralise « normativement » le choix comptable en matière d'activation des dépenses de développement, les normes internationales obligeant à comptabiliser les dépenses à l'actif sous certaines conditions laissent une certaine marge de 5 Ding et al. (2004) indiquent que l'inscription à l'actif, se libelle « capitalization » en Anglais. Nous utiliserons les traductions proposées, à savoir : capitalisation, activation ou inscription à l'actif. 6 Selon l'IAS 38, pour que les dépenses de R&D soient inscrites à l'actif, une firme doit pouvoir démontrer les 6 critères suivants : (1) La faisabilité technique nécessaire à l'achèvement de l'actif en vue de sa mise en service ou de sa vente ; (2) Son intention d'achever l'actif et de l'utiliser ou de le vendre ; (3) Sa capacité à utiliser ou à vendre l'actif ; (4) La façon dont l'actif générera des avantages économiques futurs probables ; (5) La disponibilité de ressources techniques, financières et autres, appropriées pour achever le développement et utiliser ou vendre l'actif ;(6) Sa capacité à évaluer de manière fiable les dépenses attribuables à l'actif au cours de son développement. 7 Selon la norme PCG avant 2005, pour que les dirigeants puissent inscrire à l'actif les dépenses de R&D, l'entreprise doit pouvoir démontrer que : (1) Les projets sont clairement identifiés ; (2) Les coûts sont distinctement établis pour être répartis dans le temps ; (3) Les projets doivent avoir de sérieuses chances de réussite technique et de rentabilité commerciale. manoeuvre au dirigeant à qui il revient d'apprécier si les conditions sont réunies pour l'activation des dépenses de R&D (e.g. [START_REF] Aboody | The value relevance of intangibles: The case of software capitalization[END_REF], Triki et Alliou 2001).

Déterminants de la comptabilisation des dépenses de R&D

Différentes études ont cherché à comprendre les motivations de la comptabilisation des dépenses de R&D dans différents contextes comptables (Annexe 1). Les auteurs s'appuient sur deux séries de raisonnements pour justifier de ce choix comptable.

Dans un premier temps, différents indicateurs d'asymétrie d'information ont été observés avec l'idée sous-jacente que l'activation réduit le déficit informationnel en signalant au marché la qualité des projets de R&D entrepris. La concentration du capital, considéré comme un facteur modifiant l'asymétrie d'information, a un impact négatif sur l'inscription à l'actif. L'intensité d'investissement en R&D, considéré comme un facteur augmentant l'asymétrie d'information est associé de façon indéfinie avec la décision d'activation. Concernant le contexte français pré-IFRS, Cazavan-Jeny et al. ( 2011) n'observent pas de lien significatifs alors que [START_REF] Ding | Les déterminants de la stratégie de « capitalisation » des frais de recherche et développement en France[END_REF] ainsi que [START_REF] Loulou | Déterminants et pertinence de l'activation des dépenses de recherche et développement dans le contexte des entreprises françaises[END_REF] constatent une relation significative, mais dont le sens n'est pas défini. Le fait de s'engager dans des activités de R&D ne semble pas expliquer seul les choix comptables effectués par les dirigeants.

Dans un second temps, les auteurs se sont penchés sur les conséquences sur le résultat de cet enregistrement comptable. Ainsi, l'activation de ces dépenses augmente le résultat comptable de l'exercice de référence en répartissant les charges sur les exercices postérieurs via le mécanisme d'amortissement. A l'inverse, la passation en charge diminue le résultat comptable de l'année de référence. Les études ont d'abord cherché à valider les hypothèses de la théorie politico-contractuelle. Ainsi, l'endettement est positivement associé à la décision d'activation (e.g. [START_REF] Aboody | The value relevance of intangibles: The case of software capitalization[END_REF][START_REF] Cazavan-Jeny | Accounting choice and future performance: The case of R&D accounting in France[END_REF]. Parallèlement, la taille, approximée par la valeur de marché, le total actif ou encore le montant de chiffre d'affaires, est un facteur négativement associé à la décision d'activation (e.g. [START_REF] Inoue | The choice of accounting methods in Japan[END_REF][START_REF] Landry | The effect of management incentive and cross-listing status on the accounting treatment of the R&D spending[END_REF]. Ces constats confirment les hypothèses de Watts et Zimmerman (1976) concernant les covenants ainsi que les coûts politiques.

Le lien entre performance et choix comptables a aussi été observé. Certaines études semblent indiquer que l'activation des dépenses de R&D répond à une volonté de lissage des performances. Cela s'observe par le lien négatif entre l'activation de ces dépenses et, le signe du résultat [START_REF] Oswald | The determinants and value relevance of the choice of accounting for research and development expenditures in the United Kingdom[END_REF], la variation du rendement des actifs (Triki et Halliou, 2011), ou encore la rentabilité des actifs [START_REF] Thi | Discretionary capitalization of R&D -The trade-off between earnings management and signaling[END_REF]. Ainsi, l'inscription à l'actif des dépenses de R&D, qui a pour effet de retarder l'inscription en charge, s'observe principalement lorsque les indicateurs de performances sont faibles et vice versa. L'étude de [START_REF] Markanian | Capitalization of R&D costs and earnings management : Evidence from Italian listed companies[END_REF] confirme ces observations en constatant que la comptabilisation à l'actif des dépenses de R&D est effectuée dans un but de lissage des résultats. Enfin, s'appuyant sur le contexte comptable français pré-IFRS, Cazavan-Jeny et al. ( 2011) observent que l'activation discrétionnaire des dépenses de R&D survient davantage lorsque les dirigeants ont besoin d'atteindre des seuils de résultats comptables.

La comptabilisation des dépenses de R&D s'explique par des facteurs plus ou moins opportunistes. Un des objectifs de cette comptabilisation semble être une gestion des performances comptables et financières, notamment sous forme de gestion des résultats. L'analyse de la littérature relève un double lien entre les dépenses de R&D et la gestion des résultats. Les hypothèses se fonderont tour à tour sur la relation liant l'investissement en R&D et la gestion des résultats puis sur les effets de la comptabilisation de ces dépenses sur les comportements myopiques d'investissement en R&D.

Les hypothèses

La gestion des résultats, définie par Degeorge et al. (1999, p.2) comme « l'utilisation de la discrétion managériale pour influencer le résultat diffusé auprès des parties prenantes », repose sur le cadre théorique de l'agence [START_REF] Jensen | Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure[END_REF]. Dans le cadre de cette relation d'agence qui lie les actionnaires et leurs dirigeants, des conflits d'intérêts peuvent conduire les agents à effectuer des choix maximisant leur valeur d'utilité, au déficit des intérêts des principaux. Au niveau du reporting financier, cela peut se traduire par une modification intentionnelle de l'image comptable et notamment du résultat [START_REF] Watts | Positive accounting theory[END_REF]. [START_REF] Stolowy | La gestion des données comptables : Une revue de la littérature[END_REF] indiquent que les modalités de la gestion des résultats varient sur la forme, mais aussi sur le fond. Sur la forme, la gestion des résultats s'appuie soit sur des choix comptables, soit sur des modifications des opérations de gestion (qualifiées de gestion réelle des résultats). Sur le fond, cette gestion s'observe en fonction de déterminants plus ou moins opportunistes. [START_REF] Degeorge | Earnings management to exceed thresholds[END_REF] notifient alors que l'atteinte de seuils comptables de résultats peut constituer un déterminant de la gestion des résultats. [START_REF] Stolowy | La gestion des données comptables : Une revue de la littérature[END_REF] indiquent qu'un objectif opportuniste de gestion des résultats peut être déterminé par la volonté de produire des bénéfices suivant une courbe régulière, autrement dit, de lisser les résultats.

Le comportement myopique d'investissement en R&D peut être défini comme l'ajustement des dépenses long terme de R&D dans le but d'atteindre des objectifs court terme de résultat. Ce comportement myopique s'appuie donc sur une gestion réelle (en l'occurrence les investissements dans la R&D), dans le but d'atteindre un seuil de résultat. Ce comportement myopique d'investissement s'appuie sur deux hypothèses implicites. La première est que le dirigeant dispose des informations sur la rentabilité des projets de R&D et n'investit que dans les projets rentables. La seconde suppose que le dirigeant dispose des informations sur les résultats futurs et modifie alors les investissements dans les projets de R&D rentables. Ces deux hypothèses suggèrent donc un ajustement intentionnel de l'investissement en R&D, effectué dans le but de combler l'écart séparant le résultat cible du résultat reporté avant l'ajustement de cet investissement.

Ainsi, la modification de l'investissement en R&D est donc sensée être influencée par l'écart entre le résultat cible et le résultat réel avant gestion de la R&D. Cette problématique peut se décliner en différents cas de figure. Les études révèlent ainsi que les comportements « myopiques » surviennent principalement lorsque l'ajustement de l'investissement en R&D permet d'atteindre un seuil de résultat. Nous émettons donc l'hypothèse (1) que les investissements en R&D sont modifiés à la baisse lorsque la réduction de ces derniers permet d'atteindre le résultat cible. En revanche, lorsque le résultat ne peut pas être atteint par la modification des investissements en R&D, nous émettons l'hypothèse (3) que les investissements dans les projets de R&D rentables ne seront pas modifiés en fonction de l'objectif d'atteinte du résultat cible. Enfin, lorsque le résultat cible est déjà atteint avant pris en compte des dépenses de R&D, nous émettons l'hypothèse (2) d'une accélération des investissements dans les projets de R&D rentables dans un but de lissage des résultats.

Hypothèse 1: Les investissements de R&D sont modifiés à la baisse lorsque le résultat cible peut être atteint par la réduction de l'investissement en R&D.

Hypothèse 2: Les investissements de R&D sont modifiés à la hausse lorsque le résultat cible est dépassé avant la prise en compte des investissements en R&D.

Hypothèse 3: Les investissements de R&D ne sont pas modifiés lorsque le résultat cible ne peut pas être atteint par la réduction complète des investissements en R&D.

Parallèlement, différentes études ont mis en évidence que les choix comptables par les dirigeants en matière de R&D peuvent être effectués en fonction d'intérêts opportunistes (e.g. [START_REF] Ding | Les déterminants de la stratégie de « capitalisation » des frais de recherche et développement en France[END_REF]). Cette latitude managériale comptable est effective dans le référentiel comptable français PCG. En revanche, en obligeant à comptabiliser à l'actif les dépenses de développement, la norme IAS 38 réduit cette latitude managériale comptable. Nous supposerons alors que les dirigeants, à défaut de pouvoir gérer la comptabilisation des dépenses de R&D, ajustent davantage l'investissement en R&D dans le référentiel comptable IFRS.

Hypothèse 4: L'application du référentiel comptable IFRS accroit le comportement myopique d'investissement en R&D.

Nous émettons l'hypothèse que les dirigeants modifient davantage leurs investissements en R&D lorsqu'ils sont soumis au référentiel IFRS. Autrement dit, la variable de référentiel comptable influence l'ajustement myopique des investissements en R&D. Cette variable de norme comptable devrait donc accroitre la volonté d'atteinte des seuils de résultat via l'ajustement de l'investissement en R&D.

Echantillonnage et méthodologie

Après avoir renseigné les modalités de constitution de notre échantillon, nous développerons le modèle permettant de répondre aux hypothèses d'un comportement myopique d'investissement en R&D.

Constitution de l'échantillon

Dans le but d'observer l'existence d'un comportement myopique d'investissement dans la R&D, un échantillon d'entreprise investissant le plus dans la R&D est retenu. A partir des rapports de l'Economics of Industrial Research and Innovation (EIRI)8 , nous sélectionnons les entreprises françaises investissant le plus dans la R&D sur une période s'étalant de 2001 à 2010. Ces rapports offrent les informations sur le montant des investissements en R&D pour chaque entreprise. Rappelons que les paragraphes 126 et 127 de l'IAS 38 rendent obligatoire la publication dans le rapport annuel des montants des dépenses de R&D engagées au cours de l'exercice.

Notre échantillon se compose donc à l'origine de 965 entreprises-années. Dans un souci de comparabilité des données, nous supprimons 30 entreprises-années dont l'activité est financière et/ou d'assurance. Nous disposons d'un échantillon de 935 entreprises-années françaises investissant le plus dans la R&D.

Nous observons deux groupes d'entreprises distinctes. Le premier se compose de 663 individus publiant leurs comptes annuels selon le référentiel IFRS. Le second groupe est constitué de 284 entreprises-années soumises au référentiel comptable français PCG. L'annexe 2 référence les industries et les activités les plus représentées selon le classement Standard Industrial Classification (SIC). L'industrie de fabrication contribue le plus à la constitution de l'échantillon. Les deux activités principalement référencées dans cette industrie sont la fabrication pharmaceutique ainsi que les équipementiers et constructeurs automobiles. Il est à noter que deux autres activités sont très représentées dans l'échantillon à savoir les fabricants d'équipements électroniques ainsi que les entreprises dont l'activité est la production de software. Ces entreprises sont de tailles très importantes. Cela s'explique par le fait que les rapports de l'EIRI offrent les informations sur les entreprises investissant le plus dans la R&D (en valeur absolue). Cela implique que ces entreprises disposent de ressources économiques et financières élevées.

Méthodologie d'observation

La myopie managériale implique la modification intentionnelle de l'investissement en R&D dans le but d'atteindre un certain niveau de résultat sur le court terme. En d'autres termes, un écart entre le résultat cible et le résultat avant ajustement des dépenses de R&D doit expliquer une modification intentionnelle de l'investissement en R&D. Nous mettons donc en place une régression dans laquelle la variable à expliquer sera la variation des dépenses de R&D (3.2.1.). Cette variable sera expliquée par un écart entre le résultat cible et le résultat réel avant ajustement des dépenses de R&D (3.2.2.) afin de mettre en évidence un comportement myopique d'investissement. Nous enrichirons cette régression par l'intégration d'une variable nominale relative aux normes comptables appliquées par les entreprises (3.2.3.). Cela nous permettra d'observer l'influence du référentiel comptable sur le comportement myopique d'investissement. Enfin, différentes variables économiques, financières et concurrentielles (3.2.4.) seront intégrées afin de neutraliser les variations « normales » de l'investissement en R&D et ainsi mettre en évidence la modification intentionnelle de cet investissement en fonction de l'objectif d'atteinte de résultats cibles.

Variation de l'investissement en R&D

Nous mettons d'abord en évidence une variation de l'investissement en R&D. Cette variation est calculée par différence entre l'investissement de l'exercice de référence et celui de l'année passée.

VARI_R&D it = INVEST_R&D it -INVEST_R&D it-1

Avec:

VARI_R&D it : Variation des dépenses de R&D pour la firme i, l'exercice t ; INVEST_R&D it : Investissement total dans des projets de R&D pour la firme i, l'exercice t ; INVEST_R&D it-1 : Investissement total dans des projets de R&D pour la firme i, l'exercice t-1.

Le tableau 1 réalise une description de la variation des investissements en R&D en valeur absolue. Il s'appuie sur différents calculs de moyennes et de dispersions.

Le tableau 1 révèle qu'en moyenne, les investissements en R&D augmentent. Cependant, nous pouvons observer une dispersion assez forte (écart type: 62582). Il semble donc exister différents comportements concernant la variation des investissements en R&D. Ainsi, nous pouvons observer la position du premier quartile correspondant à une diminution de l'investissement. En revanche, le troisième quartile est assez élevé. La moyenne tronquée à 5% révèle une influence des données extrêmes, impliquant la suppression des observations extrêmes.

RN_AVT_GEST it = RN it + CHG_R&D it

Avec: RN_AVT_GEST it : Résultat net avant gestion de la R&D de la firme i l'année t ; RN it : Résultat net de l'entreprise i l'année t ; CHG_R&D it : Charges de R&D inscrites en comptes de résultat de l'entreprise i, l'année t.

L'ajustement myopique implique que les dirigeants cherchent à produire un résultat cible. La littérature abordant les seuils met en évidence que les dirigeants sont sensibles au fait d'atteindre les seuils de résultat nul, résultat de l'année précédente, ou les prévisions des analystes.

Pour chacun des seuils de résultat la littérature a mis en évidence l'existence de 3 types de populations (e.g. [START_REF] Osma | R&D expenditures and earnings targets[END_REF]. Ces populations sont relatives à 3 configurations de résultats. Le cas de figure 1 représente la situation dans laquelle le résultat net de l'exercice dépasse le seuil même après pris en compte de l'ensemble de l'investissement en R&D.

Autrement dit, l'écart entre le résultat pris avant R&D et le seuil de résultat est supérieur à l'investissement normal en R&D. Le cas de figure 2 est celui dans lequel la réduction de l'investissement en R&D permettrait l'atteinte du résultat cible. Deux conditions sont nécessaires pour identifier ce cas de figure. D'abord, l'écart entre le résultat cible et le résultat réel avant gestion ne doit pas être supérieur à l'investissement en R&D. Deuxièmement, la modification partielle de l'investissement en R&D doit pouvoir combler un écart sur résultat, après pris en compte de l'investissement normal en R&D. Dans le troisième cas, l'écart entre le résultat avant gestion de l'investissement en R&D et le seuil ne peut pas être comblé par une réduction de l'investissement en R&D.

Nous mettons en évidence dans le tableau 2 le nombre de cas rencontrés pour chaque seuil et pour chaque configuration de résultats. Les données comptables et financières des entreprises sont récoltées à partir de la base de données Infinancials. Le produit Intérieur Brut est obtenu à partir de la base de données Eurostats9 .

L'intégration de ces différents facteurs dans la régression permet d'expliquer la variation « normale » des dépenses de R&D répondant à des facteurs économiques, conjoncturels et concurrentiels. Cela permettra donc de distinguer la partie ajustée intentionnellement par le dirigeant en fonction de l'objectif d'atteinte du résultat cible.

Résultats

Après avoir observé les variations moyennes des investissements en R&D, nous effectuerons les régressions permettant d'expliquer cette même variation.

Analyse univariée

L'analyse débute par l'observation des variations moyennes (exprimées en pourcentage) des investissements en R&D (tableau 3) en fonction des différentes configurations et des différents seuils de résultat, mais aussi en fonction du référentiel comptable utilisé. Enfin, une comparaison de moyenne est effectuée pour chaque configuration entre le groupe produisant ses états financiers selon le référentiel international et celui publiant selon le référentiel français.

Le tableau 3 montre que pour la configuration 1, les investissements en R&D augmentent en moyenne entre 25% et 36% selon les seuils de résultats à atteindre. Cette observation conforte l'hypothèse 2 d'une accélération des investissements en R&D lors du dépassement du seuil. En revanche, dans la configuration 2, dans laquelle le résultat cible peut être atteint par une réduction de l'investissement en R&D, la variation est faiblement positive (entre 4,3% et 5.9%). Ce constat va dans le sens de l'hypothèse 1 selon laquelle les dirigeants peuvent ajuster à la baisse les investissements en R&D dans le but d'atteindre un seuil de résultat. Enfin, la configuration 3 propose des résultats plus contrastés. Alors que les investissements augmentent fortement dans le cas du seuil relatif aux prévisions des analystes et au résultat de l'année précédente (respectivement 24 et 29%), ce pourcentage baisse autour de 17 % pour le seuil du résultat nul. Cette différence de comportement renforce l'hypothèse 3 selon laquelle les investissements ne subissent pas de modifications opportunistes dans ce cas de figure.

La comparaison de moyenne entre les normes IFRS et PCG ne révèle de différences significatives que dans les configurations 1 et 2 relatives au seuil du résultat nul ainsi que dans la deuxième configuration relative aux prévisions des analystes. Dans la configuration 1 relative au résultat nul, l'augmentation de l'investissement est statistiquement différente au seuil de 5%. Ainsi, l'augmentation de l'investissement en R&D est plus forte sous le référentiel international que sous les normes PCG. A l'inverse, dans les configurations 2, les investissements en R&D augmentent en moyenne plus faiblement lorsque l'entreprise publie ses comptes sous le référentiel international. Ces constats corroborent l'hypothèse 4 qui supposent qu'à défaut de pouvoir gérer la comptabilisation des dépenses de R&D, les dirigeants ajustent davantage leurs investissements en R&D.

Analyse multivariée

L'analyse multivariée débute par un contrôle des corrélations des variables indépendantes (Annexe 3). Dans le but de neutraliser les problèmes de multicolinéarité entre ces variables, le modèle exclut les variables dont la corrélation est qualifiée de forte (> |0.4| est élevé de la configuration 2 relative aux prévisions des analystes dû à une multicolinéarité entre les variables indépendantes.

Concernant les variables de contrôle, l'investissement de l'année précédente est une variable influençant négativement et significativement la variation de l'investissement en R&D. Le ratio R&D rapporté au chiffre d'affaires du secteur ne semble pas avoir d'effet significatif sur la variation de l'investissement en R&D des entreprises. Cette observation signifie que les entreprises investissant en R&D ne montrent pas de mimétisme sectoriel en matière d'investissement dans l'innovation. La variation du produit intérieur brut présente un coefficient systématiquement positif, mais non significatif. Le free cash-flow a un impact significatif et positif sur l'investissement en R&D. Ce constat conforte la littérature indiquant que l'innovation est principalement financée en interne [START_REF] Casamatta | Capital risqué et Innovation[END_REF]. Enfin, la taille et l'endettement ne présentent pas de coefficients significatifs au seuil de 5%. Cependant, la taille, approximée par le total bilan, présente des coefficients significatifs au seuil de 10% dans le cadre de la seconde configuration relative au résultat nul et au résultat de l'année précédente. Le coefficient positif apparait logique en ce sens que plus l'entreprise est grande, plus elle dispose des ressources financières nécessaires pour investir dans l'innovation.

Tableau 4: Régression de la variation de l'investissement en R&D Avec : * : Significatif à 10%, ** : significatif à 5%, *** : Significatif à 1% ; R 2 Ajusté : Niveau de signification globale du modèle ; VARI_R&D it : Variation des dépenses de R&D pour la firme i, l'exercice t ; ECART_R it : Ecart entre le résultat cible (résultat nul, résultat de l'année, moyenne des prévisions des analystes) et le résultat reporté avant gestion de la R&D pour la firme i, l'année t; COMPTA_R&D it : Norme comptable utilisée par l'entreprise i, l'année t : 1 si IAS, 0 si PCG ; VAR_CA it : Variation du chiffre d'affaires de la firme i, l'année t ; R&D it-1 : Les investissements effectués dans la R&D l'exercice de l'entreprise i, l'année t-1 ; VAR_CAPEX it : Variation des montants investis dans des actifs de l'entreprise i l'année t ; VAR_PIB t : Variation du Produit Intérieur Brute par habitant l'année t ; R&D/CA jt : Investissements dans les dépenses de R&D rapportés à leurs chiffres d'affaires des entreprises du secteur j, l'année i ; VAR_FCF it Variation du Free cash-flow (calculé avec le flux de trésorerie d'exploitation moins l'imposition ajustée moins l'augmentation du fonds de roulement moins les dépenses d'investissement) de l'entreprise i, l'année t ; TOT_BILAN it : Total du bilan de la firme i l'année t ; ENDETT it : Dettes financières rapportées aux capitaux propres pour la firme i l'année t.

VARI_R&D it = β 1 * ECART_R it + β 2 * COMPTA_R&D it + β 3 (VAR_CA) it + β 4 (R&D) it-1 + β 5 (R&D_SECT) jt + β 6 (VAR_PIB) t + β 7 (VAR_CAPEX) it + β 9 (VAR_FCF) it + β 9 (TOT_BILAN) it + β 10 (ENDETT) it B + ε Configuration 1 2 3 1 2 3 1 2 3 R 2 Ajusté 9 ,0% 17
Concernant la validation de nos hypothèses, les configurations 3 de résultats ne présentent pas de relations significatives entre l'écart sur résultat et la variation des investissements en R&D. Parallèlement, un débat international se déroule au sein des différentes institutions comptables pour une harmonisation du référentiel autour des normes IFRS. L'adoption en cours de ce référentiel au Canada symbolise cette volonté de comparabilité des états financiers au niveau international. Le second intérêt de cette recherche est d'analyser l'impact de la modification de la législation comptable sur les comportements d'investissement. A l'instar des conclusions effectuées par [START_REF] Baber | The effect of concern income on discretionary spending decisions: The case of R&D[END_REF], la réduction de la discrétion comptable semble avoir un effet sur l'ajustement des investissements en R&D. Se substitue alors à la gestion des résultats par les choix comptables, la gestion réelle des résultats par les investissements dans l'innovation. Un deuxième axe d'amélioration de la recherche se développera autour d'une étude internationale comparant les comportements myopiques d'investissement en fonction du niveau de discrétion managériale permis par les différents référentiels en matière de comptabilisation des dépenses de R&D.

Le troisième et dernier axe dans lequel nous souhaitons mener nos recherches futures porte sur la comptabilisation des dépenses de R&D. En effet, la présente étude révèle une relation causale de l'écart sur résultat sur l'investissement en R&D. Bien que ce lien significatif indique que les dirigeants ajustent le niveau d'investissement global en R&D en fonction de l'objectif d'atteinte de résultat cible, cette recherche ne distingue pas l'impact de la comptabilisation entre inscription en charge ou à l'actif sur les résultats comptables. Nous souhaitons donc élargir ce champ de recherche en agrégeant à l'étude des ajustements de l'investissement en R&D, l'effet additif de la comptabilisation des dépenses de R&D sur le résultat.

Annexe 1: Déterminants de la comptabilisation des dépenses de R&D

Tableau 1: Analyse descriptive de la variation des dépenses de R&D en valeur absolue

	Moyenne	8700
	Moyenne tronquée à 5%	6030
	Ecart type	62582
	Quartile 1	-1222
	Médiane	1217
	Quartile 3	8558

3.2.2 Ecart sur résultat

Afin d'observer le comportement myopique en R&D, nous déterminons un écart entre le résultat cible (ou seuil de résultat) et le résultat réel tel qu'il aurait dû être reporté avant gestion de la R&D.

[START_REF] Baber | The effect of concern income on discretionary spending decisions: The case of R&D[END_REF]

,

[START_REF] Bushee | The influence of institutional investors on Myopic R&D investment behavior[END_REF]

ainsi que

[START_REF] Osma | R&D expenditures and earnings targets[END_REF]

déterminent un résultat tel qu'il aurait dû être avant ajustement des charges de R&D. Nous retirons du résultat reporté les charges de R&D de l'exercice de référence. Cet indicateur permet donc d'obtenir un résultat avant ajustement des dépenses de R&D. Ce choix méthodologique est d'autant plus pertinent dans le contexte comptable français ; du fait qu'il permet de neutraliser les choix comptables en matière de R&D lors de l'année de référence. Nous déterminons donc un résultat net avant prise en compte d'une gestion managériale de la R&D (RN_AVT_GEST).

VARI_R&D it = β 1 * ECART_R it + β 2 * COMPTA_R&D it + β 3 (VAR_CA) it + β 4 (R&D) it-1 + β 5 (R&D_SECT) jt + β 6 (VAR_PIB) t + β 7 (VAR_CAPEX) it + β 9 (VAR_FCF) it + β 9 (TOT_BILAN) it + β 10 (ENDETT) it + β 11 (ANNEE) it B + ε

  Parallèlement, nous ne retenons comme résultat cible de l'année antérieure que les entreprises ayant dégagées un résultat bénéficiaire au cours de l'exercice précédente. Nous émettons l'hypothèse que l'atteinte d'un résultat négatif ne constitue pas un objectif pour le dirigeant. Nous récoltons les données concernant les prévisions des analystes à partir de la base de données Infinancials qui nous donne la moyenne annuelle des prévisions de résultats de Reuters.Enfin, une variable continue est créée par différence entre le résultat cible (RESU_C) et le résultat avant gestion de la R&D (RESU_AVT_GEST) pour chacun des individus. Cet indicateur représente l'écart entre le seuil de résultat et le résultat avant gestion du poste de R&D.

	VARI_R&D it : Variation des dépenses de R&D pour la firme i, l'exercice t ;
	ECART_R it : Ecart entre le résultat cible (résultat nul, résultat de l'année, moyenne des prévisions des
	analystes) et le résultat reporté avant gestion de la R&D pour la firme i l'année t ;
	COMPTA_R&D it : Norme comptable utilisée par l'entreprise i, l'année t : 1 si IFRS, 0 si PCG ;
	B : Constante ;
	ε: Terme d'erreur.
	ECART_R it = RESU_C it -RN_AVT_GEST it
	Avec: 3.2.4 Variables de contrôle
	ECART_R it = Ecart sur résultat pour la firme i, l'année t;
	RN_AVT_GEST it : Résultat net avant gestion de la R&D de l'entreprise i, l'année t ; Un consensus s'est dégagé dans la littérature sur les facteurs expliquant la variation des
	RESU_C it : Résultat cible (résultat nul ou résultat de l'année précédente ou moyenne des prévisions des dépenses de R&D. Outre la volonté d'atteinte des résultats sur le court terme, différents analystes, de l'entreprise i, l'année t. facteurs sont susceptibles de faire varier cet investissement. Ainsi, conformément au modèle
	de Berger (1993) ainsi que des observations effectuées par Perry et Grinaker (1994) et Bushee
	En revenant à la définition du comportement myopique, à savoir, l'ajustement de (1998) ainsi que Osma et Young (2009), l'investissement en R&D est soumis aux contraintes Tableau 2 : Cas rencontrés par type d'écart et par seuil Résultat « cible » Variable continue l'investissement long terme dans le but d'atteindre un certain niveau de résultat court terme, la de financement, aux conjonctures économiques ainsi qu'au mimétisme sectoriel. Le chiffre Nb de cas régression explique la variation de l'investissement en R&D par l'écart séparant le seuil du d'affaires (CA) représente un indicateur à partir duquel sont établis les investissements en
	Résultat nul résultat, du résultat reporté avant investissement dans la R&D. Cette régression est effectuée ECART_R_NUL it = Cas 1 495
	RESU_C_NUL it -RN_AVT_GEST it pour chacune des configurations de résultats.	Cas 2	228
			Cas 3	199
	Résultat Avec:	ECART_R_N-1 it =	Cas 1	414
	l'année précédente Prévisions analystes VARI_R&D 3.2.3 Variable de référentiel comptable RESU_C_N-1 it-1 -RN_AVT_GEST it ECART_R_PREVI it = RESU_C_PREVI it -RN_AVT_GEST it Notre quatrième hypothèse implique que la norme comptable peut influencer le comportement Cas 2 287 Cas 3 179 Cas 1 103 Cas 2 502 Cas 3 83 myopique d'investissement en R&D. Nous agrégeons donc au modèle une variable dichotomique relative à la norme comptable des entreprises. Cette variable prendra la valeur « 1 » si les entreprises appliquent les normes comptables internationales IFRS, « 0 » si elles publient leurs états financiers dans le référentiel PCG. La norme PCG régissant l'inscription à Avec: VARI_R&D it : Variation des dépenses de R&D pour la firme i, l'exercice t ECART_R it : Ecart entre le résultat cible (résultat nul, résultat de l'année précédente, moyenne des prévisions des analystes) et le résultat reporté avant gestion de la R&D pour la firme i, l'année t ; COMPTA_R&D it : Norme comptable utilisée par l'entreprise i, l'année t : 1 si IFRS, 0 si PCG ; VAR_CA it : Variation du chiffre d'affaires de la firme i, l'année t ; Avec : ECART_R Le tableau 2 montre le nombre de cas rencontrés en fonction des différents cas de figure et des différents seuils. Le nombre suffisant d'individus de chaque catégorie (supérieur à 80) nous permettra d'effectuer des régressions pour chacune des configurations de chaque seuil. La R&D it-1 : Les investissements effectués dans la R&D l'exercice de l'entreprise i, l'année t-1 ; l'actif des dépenses de développement laisse le choix discrétionnaire au dirigeant d'activer ou VAR_CAPEX it : Variation des montants investis dans des actifs de l'entreprise i l'année t ; non ces dépenses. La norme IAS 38 oblige à inscrire à l'actif ces mêmes dépenses sous le VAR_PIB t : Variation du Produit Intérieur Brute par habitant l'année t ;
	respect de 6 conditions cumulatives. Autrement dit, cette variable dichotomique prend donc la R&D/CA jt : Investissements dans les dépenses de R&D rapportés à leurs chiffres d'affaires des entreprises du configuration 1 se rencontre principalement dans le cadre du résultat nul. Cela s'explique par secteur j, l'année i ;
	VAR_FCF
	Avec:

it : Ecart entre le résultat avant gestion de la R&D et le résultat cible (correspondant au résultat nul : ECART_R _NUL, résultat de l'année précédente : ECART_R _N-1, à la moyenne des prévisions des analystes : ECART_R _PREVI) pour la firme i l'année t ; RN_AVT_GEST it : Résultat net avant gestion de la R&D de la firme i l'année t ; RESU_C it : Résultat cible (correspondant au résultat nul : RESU_C_NUL, résultat de l'année précédente : RESU_C_N-1, à la moyenne des prévisions des analystes : RESU_C_PREVI) de l'entreprise i, l'année t.

A l'instar

de Baber et al. (1993)

, nous retenons comme investissement normal en R&D celui de l'année passée. Cela s'explique par la méthodologie mise en place par la suite, dont les variables indépendantes modélisent la variation « normale » de cet investissement en fonction de facteurs économiques, financiers et concurrentiels. le fait que ce seuil soit le premier à être dépassé. Concernant les configurations relatives à la moyenne des prévisions des analystes, une majorité de la population se retrouve dans la seconde configuration. Cela s'explique par le fait que les analystes tiennent compte d'un investissement estimé en R&D pour déterminer le résultat prévisionnel.

VARI_R&D it = β* ECART_R it +B + ε it : Variation des dépenses de R&D pour la firme i, l'exercice t ; ECART_R it : Ecart entre le résultat cible (résultat nul, résultat de l'année, moyenne des prévisions des analystes) et le résultat reporté avant gestion de la R&D pour la firme i, l'année t ; B : Constante ; ε: Terme d'erreur.

Dans le but de tester nos hypothèses, nous présageons un coefficient significatif et positif dans la configuration selon laquelle l'investissement en R&D ne remet pas en cause l'atteinte du résultat cible (configuration 1). Cette relation est supposée non significative dans la configuration 3 dans laquelle l'ajustement de l'investissement ne permettrait pas d'atteindre le seuil de résultat nul. Enfin, dans la configuration 2, nous présageons un coefficient négatif et significatif signifiant un ajustement baissier de l'investissement en R&D dans l'objectif d'atteindre le résultat cible. valeur 1 si l'activation est obligatoire, et 0 si le dirigeant dispose du choix discrétionnaire. Notre modèle s'enrichit donc de la manière suivante: VARI_R&D it = β 1 * ECART_R it + β 2 * COMPTA_R&D it + B + ε R&D. Le flux de trésorerie ou free cash-flow (FCF) est un indicateur de trésorerie. Les projets de R&D sont risqués et sont, de ce fait, principalement financés en interne

[START_REF] Casamatta | Capital risqué et Innovation[END_REF]

. Cette variable permet donc d'observer le niveau de financement interne possiblement investi dans la R&D. Le montant des investissements dans des actifs (CAPEX) permet de tenir compte des opportunités d'investissements des entreprises. L'investissement dans les dépenses de R&D rapporté au chiffre d'affaires du secteur (R&D_SECT) représente un indicateur concurrentiel sur le dynamisme d'innovation sur le secteur. Cet indicateur permet de prendre en compte le mimétisme des entreprises en matière d'investissement. Il est calculé par une moyenne pour chaque industrie selon la première ramification du code SIC. Le Produit Intérieur Brut (PIB) permet de tenir compte du dynamisme économique influençant l'investissement en R&D des entreprises. Enfin, nous tenons compte de l'investissement en R&D de l'année précédente (R&D it-1 ). Cela permet d'observer les projets s'étalant sur différents exercices ainsi que la stratégie de long terme de l'entreprise en matière d'innovation. Par ailleurs, et conformément à la théorie politico-contractuelle

[START_REF] Watts | Positive accounting theory[END_REF]

, les variables de taille et d'endettement sont agrégées au modèle. Enfin, une variable année est intégrée afin de contrôler les effets conjoncturels. it Variation du Free cash-flow (calculé avec le flux de trésorerie d'exploitation moins l'imposition ajustée moins l'augmentation du fonds de roulement moins les dépenses d'investissement) de l'entreprise i, l'année t ; TOT_BILAN it : Total du bilan de la firme i, l'année t ; ENDETT it : Dettes financières rapportées aux capitaux propres pour la firme i l'année t ; ANNEE : Année d'observation ; B : Constante ; ε: Terme d'erreur.

Variation moyenne de l'investissement en R&D pour chaque configuration de résultats, relatifs aux trois seuils et en fonction du référentiel appliqué par l'entreprise, et comparaison de moyenne entre les référentiels.

  ). Ainsi, la variable année est rejetée au regard de sa corrélation significative coefficientée à -0,452 avec la variation du PIB. Neuf régressions sont réalisées correspondant aux trois configurations de résultats relatives aux trois seuils. Les variables sont ensuite centrées afin de réduire la probabilité de multi colinéarité dans les différentes régressions. Cependant, le contrôle postérieur du VIF permet d'observer la multicolinéarité. Cet indicateur est systématiquement inférieur à 3, sauf dans le cadre de la configuration 2 relative au seuil des prévisions des analystes. Seul ce cas de figure présente une multicolinéarité entre les variables explicatives ne nous permettant pas de commenter cette régression.

									Comparaison
				Total		IFRS		PCG	de moyenne
									(IFRS/PCG)
	Seuils de résultats	Configurations de résultats	N	Variation de l'investissement en R&D	N	Variation de l'investissement en R&D	N	Variation de l'investissement en R&D	t (Sig)
	Relatif au Résultat	Configuration 1 495	36,2%	372	39.4%	123	15.0%	1.297 (0.044)**
	nul	Configuration 2 228	4,3%	156	3.6%	72	4.4%	1.728 (0.048)*
		Configuration 3 199	17,4%	141	17.5%	58	15.5%	0.496 (0.620)
	Relatif au résultat de	Configuration 1 414	25,6%	300	33.9%	114	23.5%	0.835 (0.404)
	l'année précédente	Configuration 2 287	4,5%	191	4.6%	96	4.3%	1.372 (0.173)
		Configuration 3 179	29,0%	131	28.6%	48	35.1%	1.243 (0.218)
	Relatif aux	Configuration 1 103	28,4%	71	32.3%	32	27.2%	0.904 (0.369)
	prévisions des	Configuration 2 502	4,8%	382	4.3%	120	5.9%	2.228 (0.027)**
	analystes	Configuration 3	83	24,4%	79	27.8%	22	23.9%	1.164 (0.0247)
	Les régressions (Tableau 4) expliquent la variation de l'investissement en R&D en fonction
	d'un écart sur résultat, d'une variable de référentiel comptable, ainsi que d'autres variables
	économiques, financières et concurrentielles. Les R 2 ajustés montrent des qualités de

régression variées. Cet indicateur se situe entre 9% et 17.2% dans le cadre du seuil de résultat nul. Dans ce cadre, une partie importante de la variation des investissements en R&D est expliquée par les différentes variables indépendantes. Cependant, cet indicateur est plus faible dans le cadre du seuil de l'année précédente (entre 6.1% et 14.2%). Enfin, le coefficient de R 2 Tableau 3: Avec : N Nombre d'individus; * signification au seuil de 10%, ** signification au seuil de 5%.

'investissmeent en R&D Pourcentage de réduction de R&D nécessaire pour atteindre le résultat bénéficiaire Graphique 1 : Variation moyenne des investissements en R&D en fonction du pourcentage de réduction nécessaire pour atteindre le résultat bénéficiaire PCG IAS celui

  Ce constat valide la troisième hypothèse consistant à dire que, lorsque le résultat cible ne peut être atteint par une réduction des investissements en R&D, il n'existe pas d'ajustement opportuniste de ces investissements. Dans ce cadre, la variation des investissements en R&D, répond à différentes variables économiques, financières et concurrentielles représentant la variation « normale » des investissements en R&D.En revanche, la configuration de résultat 2 montre une relation positive entre l'écart sur résultat et la variation de l'investissement en R&D. Cette relation signifie que, plus l'écart entre le résultat cible et le résultat reporté est fort et négatif, plus les dirigeants réduisent les investissements en R&D. Cependant, la variable d'écart sur résultat n'est significative que dans le cadre du résultat nul et du résultat de l'année précédente. Alors que le R 2 ajusté est assez élevé dans le cadre du résultat bénéficiaire (17,2%), cet indicateur montre une qualité de régression plus faible pour la seconde configuration relative au résultat de l'année précédente (6.1%). L'hypothèse 1 est validée en expliquant que les dirigeants font montre d'un comportement myopique d'investissement en R&D dans le but d'atteindre un résultat bénéficiaire et, dans une moindre mesure, le résultat de l'année dernière. En revanche, cette hypothèse ne peut pas être validée concernant le seuil des prévisions des analystes. d'influence de l'écart sur résultat sur la variation de l'investissement en R&D. Les observations issues du tableau 3 et 4 montrent que les comportements myopiques d'investissement en R&D ne semblent différer en fonction du référentiel comptable que dans la configuration du résultat bénéficiaire. La méthodologie suivante ne s'intéresse donc qu'aux différences de comportement myopique que pour ce seul seuil de résultat 10 .Le tableau 5 reporte ensuite les améliorations de R 2 ajustés en fonction de l'ajout des 10 La méthodologie appliquée au seuil de résultat de l'année précédente et au seuil des prévisions des analystes montrent que, ni l'écart sur résultat, ni la variable de référentiel comptable, ni la variable d'interaction n'améliorent le modèle et ne sont significatives (Tableau 5). Elles ne sont donc pas présentées. variables de contrôles puis de la variable explicative et modératrice et enfin du terme d'interaction. L'intégration des variables de contrôles expliquent une partie de l'investissement en R&D statistiquement différente de 0, ceci quel que soit la configuration de résultat. L'intégration de la variable explicative (ECART_R) et de la variable modératrice (COMPTA_R&D) n'améliore le modèle que dans la configuration 2 de résultat. Ce constat implique trois éléments. D'abord, l'écart sur résultat et la norme influence significativement la variation de l'investissement en R&D dans le cadre de la configuration 2 de résultat. Ensuite, cette observation corrobore l'hypothèse 3 indiquant que, lorsque l'arrêt complet de l'investissement en R&D ne permettrait pas d'atteindre le seuil de résultat, les dirigeants n'ajustent pas l'investissement en R&D en fonction de l'écart sur résultat ; ceci quelque soit le référentiel comptable utilisé. Enfin, il semblerait que les dirigeants n'ajustent pas leurs investissements en R&D lorsque le maintien de cet investissement ne remet pas en cause l'atteinte d'un résultat bénéficiaire (configuration 1). Dans un dernier temps, l'intégration dans le modèle du terme d'interaction n'améliore significativement le modèle que dans la seconde configuration. Ce constat signifie que l'ajustement myopique de l'investissement en R&D varie en fonction du référentiel comptable utilisé.Concernant les coefficients des variables indépendantes, il est à noter que les variables de contrôle présentent des coefficients sensiblement identiques au tableau 4. La variable norme comptable n'est ici pas significative. Cela implique que cette variable seule n'influence pas la variation de l'investissement en R&D. L'écart sur résultat (ECART_R) n'est significatif que dans la configuration 2 de résultats. La variable d'interaction (COMPTA_R&D * Ecart_R) est significative dans la seconde configuration. Cela conforte le constat que lorsque le résultat est accessible par une réduction de l'investissement en R&D, les dirigeants modifient leur comportement myopique d'investissement en R&D en fonction du référentiel comptable utilisé. Dans les configurations 1 et 3, l'écart avec le résultat cible, quel que soit le référentiel, n'explique pas la variation de l'investissement en R&D. Une explication pourrait être que sous le référentiel PCG, les dirigeants français peuvent gérer leurs résultats via la comptabilisation des dépenses de R&D. Cette observation va dans le sens des étudesde Ding et al. (2004), ainsi que Cazavan-Jeny,[START_REF] Cazavan-Jeny | Pertinence de l'inscription à l'actif des frais de R&D: Une étude empirique[END_REF][START_REF] Cazavan-Jeny | The negative impact of R&D capitalization: A value relevance approach[END_REF] et[START_REF] Cazavan-Jeny | Accounting choice and future performance: The case of R&D accounting in France[END_REF] qui indiquent que les dirigeants français soumis au référentiel PCG gèrent leurs résultats via la comptabilisation des dépenses de R&D.Au-delà du seuil de 30%, les moyennes des variations d'investissement augmentent faiblement puis plus fortement. Il semblerait donc que les dirigeants ne soient pas enclins à réduire une part trop importante de leurs investissements en R&D pour atteindre le résultat bénéficiaire. Une nouvelle fois, les variations d'investissement sous le référentiel PCG semblent plus élevées que sous le référentiel international, sous entendant une nouvelle fois une gestion des choix comptables sous le référentiel PCG.Les observations effectuées concernant ce graphique 1 sont à interpréter avec prudence. En effet, le nombre d'individus présents dans chaque décile est très faible (inférieur ou égal à 10). Ce tableau ne permet donc pas de généraliser les observations effectuées concernant les différences comportementales d'investissement en fonction du pourcentage de réduction nécessaire pour atteindre les seuils. De plus, sont reportées dans ce tableau des moyennes impliquant des divergences de comportements en fonction des individus. -ci permettrait d'atteindre le résultat bénéficiaire et dans une moindre mesure le résultat de l'année précédente et permet donc de valider l'hypothèse 1 pour ces deux seuils de résultat. Enfin, concernant les divergences de comportements entre les référentiels, la réduction myopique des investissements en R&D ne semble que légèrement plus exacerbée sous le référentiel IFRS.Le comportement myopique d'investissement se définit comme l'ajustement des investissements de long terme dans l'objectif d'atteindre des résultats de court terme. Appliqué à notre objet de recherche, nous souhaitons observer si l'objectif d'atteinte de seuil de résultats influence l'ajustement intentionnel des investissements en R&D par les dirigeants. Nous complétons cette analyse par l'intégration d'une variable de référentiel comptable applicable aux entreprises françaises. A partir de notre échantillon composé de 935 individus, nous déterminons trois configurations de résultats. Ces configurations sont respectivement lorsque (1) l'investissement en R&D ne remet pas en cause l'atteinte du résultat cible ; (2) le résultat cible peut être atteint par une réduction des investissements en R&D ; (3) le résultat cible ne peut pas être atteint par une réduction de l'investissement en R&D. Nous effectuons des régressions linéaires cherchant à expliquer la variation de l'investissement en R&D par des variables économiques et financières, ainsi qu'une variable d'écart sur résultat et une variable dichotomique relative au référentiel comptable appliqué par les entreprises.Dans la 3éme configuration de résultat, la variation des investissements en R&D s'explique uniquement par les variables économiques et financières. Ce constat permet d'observer la variation normale des investissements en R&D. En revanche, dans le cas de figure 2 la relation entre l'écart sur résultat et la variation des investissements en R&D est significative pour le seuil du résultat bénéficiaire et dans une moindre mesure pour le résultat de l'année précédente. Nous pouvons conclure à un ajustement opportuniste des investissements en R&D selon l'objectif d'atteinte du résultat bénéficiaire. Concernant la configuration 1, il existe une relation positive entre l'écart sur résultat et la variation de l'investissement en R&D. Cette relation n'est pas significative. Enfin, le fait de publier ses normes selon le référentiel IFRS semble avoir un impact limité sur l'ajustement intentionnel des investissements en R&D. Ainsi, les entreprises soumises aux normes IFRS adoptent un comportement myopique d'investissement en R&D légèrement plus exacerbé que sous le référentiel PCG.Dans un contexte économique difficile, l'union européenne et ses différents pays membres ont fait de l'innovation un de leurs objectifs principaux pour relancer la croissance. Ces institutions placent les entreprises du secteur privé comme la « dynamo de l'innovation » (Manuel d'Oslo 2005, p.25). Dans ce contexte, la compréhension des comportements d'investissements dans l'innovation est importante non seulement pour le développement de l'entreprise, mais aussi pour la croissance économique nationale et européenne. Le premier apport de cette recherche est donc de comprendre les comportements d'investissement dans l'innovation pour les entreprises investissant le plus en R&D. Deux pistes de recherche sont envisagées pour enrichir cette première contribution. D'abord l'observation longitudinale des comportements permettra d'analyser des divergences d'investissement dans l'innovation, selon les fluctuations conjoncturelles. Ensuite, l'intégration dans les modèles des différentes variables de gouvernance et d'asymétrie de l'information permettra d'améliorer la compréhension des comportements d'investissement dans l'innovation.

	50%
	Conformément à Aguinis et Gottfredson (2011), le tableau 5 présente les résultats des régressions expliquant la variation de l'investissement en R&D par (1) des variables de 40%
	contrôle, puis (2) l'ajout des variables explicative (ECART_R) et modératrice (COMPTA_R&D) et enfin (3) du terme d'interaction (ECART_R * COMPTA_R&D). Le tableau 5 présente des qualités de régression diverses. Alors que les variables indépendantes de la configuration 2 expliquent environ 16,2% de la variation de l'investissement en R&D, la qualité de la régression des configurations 1 et 3 de résultats sont plus faibles (respectivement 10,1%, et 7,7%). -10% 0% 10% 20% 30% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Variation de lConclusion
	-20%
	En outre, il faut comparer la variable d'interaction avec la variable d'écart sur résultat. Dans
	la configuration 2, la variable d'interaction (COMPTA_R&D * Ecart_R) et l'écart sur résultat
	nul (Ecart_R) présentent des coefficients sensiblement identiques et significatifs. Pour
	observer les différences entre les deux référentiels, un graphique est effectué pour observer les
	différences. Le graphique 1 présente les variations moyennes des investissements en R&D en
	fonction du pourcentage de réduction nécessaire pour atteindre le résultat cible. Les moyennes
	sont calculées pour 10 groupes correspondant au pourcentage de réduction nécessaire pour
	atteindre le résultat bénéficiaire.
	Au regard du graphique 1, le comportement myopique d'investissement en R&D parait plus Cependant, au regard du tableau 6 et du graphique 1, il est possible d'affirmer que les complexe qu'une simple relation linéaire. Lorsque le pourcentage de réduction nécessaire comportements myopiques d'investissement en R&D ne sont que légèrement plus exacerbés pour atteindre le résultat bénéficiaire est inférieur à 30%, les dirigeants réduisent leurs investissements en R&D. Cette réduction est effective dans sous le référentiel international. sous le référentiel comptable international.
	Cependant, la diminution de cet investissement est plus faible que la réduction nécessaire Pour conclure, l'hypothèse 3 semble validée. Lorsque les dirigeants ne sont pas en mesure
	pour atteindre le résultat bénéficiaire. La variation de l'investissement en R&D ne d'atteindre le résultat cible par la réduction des investissements en R&D, les dirigeants
	constituerait alors qu'une des variables d'ajustement du résultat. Sous le référentiel comptable ajustent leurs investissements en fonction de variables économiques, mais surtout financières.

français, la variation passe d'une augmentation très modérées (inférieure à 10%) à une diminution de l'investissement lorsque le pourcentage de réduction nécessaire pour atteindre le résultat nul passe à 30%. Sur la tranche de 0 à 30%, les évolutions des variations d'investissements en R&D sont similaires, mais plus modérées sous le référentiel PCG. L'hypothèse 2 ne semble pas validée. Bien que les dirigeants semblent accélérer l'investissement en R&D lorsque le seuil de résultat est dépassé après pris en compte de l'investissement normal, ce constat n'est pas validé statistiquement. Ensuite, la réduction opportuniste de l'investissement en R&D s'observe principalement lorsque la réduction de

Dans cette étude, trois notions sont à distinguer concernant la R&D. Premièrement, les dépenses en R&D sont définies comme les frais engagés dans l'activité de R&D en dehors de toutes considérations comptables. Deuxièmement, les charges de R&D sont ici considérées au sens comptable du terme. Ce sont les sommes inscrites en compte de résultat. Troisièmement, l'investissement en R&D renvoie ici à une dépense en R&D permettant de dégager des avantages économiques futurs. Bien que les législateurs comptables ne considèrent pas l'ensemble des dépenses de R&D comme procurant des avantages économiques futurs, nous supposerons que l'ensemble des activités de R&D modifient le capital immatériel de l'entreprise (Bessieux-Ollier et Walliser,

2010). 2 http://epp.eurostat.ec.europa.eu/tgm/table.do?tab=table&init=1&language=fr&pcode=t2020_20&plugin=1.

e Statement of Financial Accounting Standard n°2 : Accounting for Research and Development Costs entré en vigueur en 1974 oblige à inscrire en charge l'ensemble des dépenses de R&D sur l'exercice sur lequel elles ont été engagées.

La Statement of Standard Accountancy Practice 13 : Accounting for Research and Development dans sa révision de 1989 laisse la possibilité discrétionnaire d'inscription à l'actif des dépenses de R&D dégageant des profits avec une certitude raisonnable.

http://iri.jrc.ec.europa.eu/reports.htm

http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/search_database

Concernant la configuration 1, dans laquelle l'atteinte des résultats cible n'est pas mise en danger par l'investissement en R&D, nous pouvons observer une relation positive entre l'écart sur résultat et la variation de l'investissement en R&D. Cela signifie donc que, plus l'écart entre le résultat réel avant gestion de la R&D et le résultat cible augmente, plus les investissements en R&D augmentent. Cette relation, n'est cependant pas significative. Ce constat ne permet pas de valider l'hypothèse 2.Enfin, concernant l'hypothèse 4, selon laquelle l'adoption des normes IFRS influence la variation de l'investissement en R&D, cette variable dichotomique n'est significative, au seuil de 10% que dans les configurations 1 et 2 relatives au seuil de résultat nul. Cette variable n'influence donc la variation de l'investissement en R&D que dans le cadre du résultat nul.A ce stade, nous pouvons conclure que les investissements en R&D sont modifiés à la baisse en fonction de l'objectif d'atteinte du résultat bénéficiaire et du résultat de l'année précédente. En revanche, nous ne pouvons pas valider ou invalider l'hypothèse 4 concernant les différences de comportement selon le référentiel comptable utilisé. Cependant, deux éléments suggèrent une telle différence comportementale relative au seuil du résultat nul ; à savoir les coefficients de régression significatifs au seuil de 10% pour la variable de référentiel comptable (tableau 4) ainsi que les différences de moyenne (tableau 3). Ces deux constats conduisent à s'interroger sur les différences de comportement myopique d'investissement en R&D en fonction du référentiel comptable utilisé.


D Bertil

J Roviró

J A Jara

Geocat T Susagna

E Nus

X Goula

B Colas

G Dumont

L Cabañas

R Antón

M Calvet

ShakeMap implementation for Pyrenees in France-Spain border: regional adaptation and earthquake rapid response process

Keywords: Shake map, Ground motion, Pyrenees, automatic process

 for PGV are preliminary choices. Site effects are taking account from geological considerations. 7 classes of soil are defined, each with their amplification factors deduced from ratio between soil and bedrock spectra, for short and mid period..

INTRODUCTION

A key objective of the SISPyr Interreg project (www.sispyr.eu ) is to provide automatic production of shake maps in rapid response for Pyrenean earthquakes. Maps are generated for peak ground motion parameters (PGA, PGV) spectral acceleration (SA) at 0.3, 1.0 and 3.0 seconds and intensity. The most recent version 3.5 of the USGS-ShakeMap package is used with a regional adaptation. This implementation uses the approach developed by [START_REF] Worden | A Revised Ground-Motion and Intensity Interpolation Scheme for ShakeMap[END_REF] for mixing observed data, converted data (using GMICEs relations), and ground motion prediction equations. All of them as input data.

In this study, we describe how the ShakeMap is integrated in the Near Real Time (NRT) process of rapid response and what are the parameters used for regionalization. The coherence of produced ShakeMaps with observational data (intensities or strong movements) will be verified and illustrated with some recent and historical earthquakes. The system has four main components (Fig. 1):

NRT PROCESS

• an ftp server that receives input data and ShakeMap results, • an NRT server on which the continuous records of Pyrenean seismic stations are stored for exchange between the SISPyr partners, • an MS Windows PC that manages the data from the NRT server by an automation system, • a Linux PC that manages the ShakeMap process.

The process can produce several versions of ShakeMaps for a single event. The initial ShakeMap is triggered by the first alert message with an automatic event location and magnitude assessment send to the ftp site. The final ShakeMap is produced with all the available data after a configurable time limit (beyond 24 hours). The initial ShakeMap is updated whenever new information concerning this event (new event location or macroseismic input data) arrives on the ftp server during the time limit. The automation system can handle multiple processes at once (main event and following aftershocks or several events in Pyrenees the same day).

The event alert message is sent by IGN on the ftp site. Event location and magnitude are automatic calculations sent few minutes after the earthquake. The trigger module checks the triggering conditions: Magnitude greater than 3.0, epicenter inside the Sispyr zone, origin time not below a delay limit, new event data with an update of information.

The system queries the NRT server to find the signals corresponding to the event among the station records. The server is operative since January 2012 and contains 138 continuous real time streams from 46 seismic stations (Fig. 2) shared by IGC, IGN, OMP, BRGMand Institut d'Estudis Andorrans(I EA). Data on server are available for the last 24 hours. The DARACOM module (Fig. 1) retrieves data and computes ground motion parameters (PGA, PGV, SA) for each channel and less than a concrete epicentral distance.. Three agencies contribute to macroseismic data exchanges: IGN and IGC in Spain, BCSF in France. Data consist of EMS intensity estimates at municipality scale around Pyrenean area. Data are sent by agencies as soon as possible inside a 24 hours time delay. The same ftp site, where the alert is being send, is used for the data exchange.

Import and Export modules provide the transmission of the data to the ShakeMap PC. ShakeMaps results are stored on the ftp server for diffusion via the website http://www.sispyr.eu/. Actually, servers, computers and the website are operational, but some of the modules of the automation process are still under development. The NRT process will operate completely before the end of 2012. The objective is to produce a first ShakeMap as soon as possible after the shock (less than 15 minutes), and updated ShakeMaps scaled with observed macroseismic intensities on the following hours.

REGIONALIZED PREDICTIVE RELATIONSHIPS FOR THE GROUND MOTION AND INTENSITY

Ground motion Predictive Equations (GMPEs) are compared with existing data for magnitudes less than 5. A database has been built with records from accelerometric and BB networks, RAP for France, IGN and IGC for Spain: 2200 records (3 components) for 72 Pyrenean earthquakes in a magnitude range Ml IGN 3.0-4.5. A dozen of GMPEs, mainly specific to the French or Spanish seismotectonic context and some others ones, are selected. Ranking was made [START_REF] Nus | Selección de ecuaciones predictivas de PGA, PGV y PSA para los Pirineos[END_REF] using a method adapted from Sherbaum et al. (2004). The relationship of [START_REF] Tapia | Desarrollo y aplicación de métodos avanzados para la caracterización de la respuesta sísmica del suelo a escala regional y local[END_REF] gives the best results for PGA and the 3 Spectral Accelerations and Akkar and Bommer (2007) for PGV. The lack of regional instrumental data does not allow this type of comparison for magnitudes ≥ 5.0. Akkar and Bommer (2010) using a large strong motion data set of European earthquakes is retained in this case.

The same method of ranking is tested for Intensity Predictive Equations (IPE). Macroseismic data come from a unified database containing SISFRANCE, IGC and IGN data. But a majority of data is associated with intensities less than V. Criteria and ranking statistics do not permit to make a choice among several possible IPE. More statistical analysis is made with a database extended to all the Spain territory with IGN data.

From theses different tests, we concluded that the relationship of [START_REF] Sponheuer | Methoden zur Herdtirefenbestimmung in der Makroseismic[END_REF] used previously in Pyrenees [START_REF] Goula | Seismic rapid response system in the Eastern Pyrenees[END_REF] gives acceptable results and can be used ShakeMap. Ground Motion Intensity Conversion Equations (GMICEs) can be test in the Pyrenees with a few regional Ground Motion/intensity pairs in III-V intensity range. The extended database gives few more data for intensity > V.

From preliminary studies, the GMICE [START_REF] Souriau | Quantifying felt events: A joint analysis of intensities, accelerations and dominant frequencies[END_REF], for a mean focal distance of 20 km, for PGA and low intensities and [START_REF] Faccioli | Macroseismic intensities for seismic scenarios, estimated from instrumentally based correlations[END_REF] for PGV are retained. They will be the subject of complementary analyses to study the consistency with the selected IPE and GMPE and are compared with other GMICE used elsewhere in ShakeMaps (Fig. 3). The domain of validity of Souriau ( 2006) is for intensity ≤ V. The extent of the validity beyond intensity VII can be compatible with other GMICE used in ShakeMap [START_REF] Wald | Relationship between Peak Ground Acceleration, Peak Ground Velocity, and Modified Mercalli Intensity for Earthquakes in California[END_REF][START_REF] Worden | Probabilistic Relationships between Ground-Motion Parameters and Modified Mercalli Intensity in California[END_REF] and other European GMICEs [START_REF] Tselentis | Empirical Relationships between Modified Mercalli Intensity and Engineering Ground-Motion Parameters in Greece[END_REF].

SITE EFFECTS DETERMINATION

The seismic action is amplified due to site effects. Most of ShakeMap applications use Vs30 as a proxy of site effects, with different methodologies to determine this Vs30. [START_REF] Borcherdt | Estimates of site-dependent response spectra for design (methodology and justification)[END_REF] amplification tables is applied to calculate the amplification. Some studies [START_REF] Boore | Can site response be predicted?[END_REF][START_REF] Castellaro | VS30: proxy for seismic amplification?[END_REF] show limits of this approach and the insufficiency of VS30 to determine amplification.

We preferred an approach based on geological/geotechnical conditions and amplification factors derived from elastic response spectra proposed for each class of soil. The process can be divided in 3 parts: Ground type classification and mapping, characterization of elastic response spectra and determination of amplification factors (Fa, Fv). For each ground type class an elastic response spectrum is proposed with a shape defined as those of EC-8 (EN-1998-1). S, Tb, Tc, Td are parameters that describe the shape of EC8 spectra. For the Sispyr classes (Table 2, Fig. 5), they are fixed taking into account EC-8 type II (moderate earthquakes with M<5.5) and geology knowledge. For Shake Map computation, two amplification factors are defined:

Ground type classification and mapping

Amplification factors

• Fa -> for PGA and short period range-(0.1-0.5s).

• Fv -> for PGV and mid-period range -(0.4-2.0s) Fa and Fv are obtained with normalization of the response spectra with rock spectrum. Fa is taken as the normalized value of spectra at period 0.2s and Fv, the value at period 1.0 s (Fig. 5). With this approach, there may be more or less amplification whether it is referred to the PGA or PGV. Thus Class E has greater amplification than class D with PGA and less amplification than D with PGV.

Theses amplification factors are defined for input PGA < 0.2g and, according to [START_REF] Borcherdt | Empirical evidence for acceleration-dependent amplification factors[END_REF], we don't have to take into account non-linear effects in this case. From the knowledge of the Pyrenean seismicity, this condition is verified for most of the earthquakes we will have to treat. For validation of the regional adaptation, a series of tests are in progress. Scenarios will be made to verify the coherence of scenario maps obtained with the selected GMPE, IPE, GMICE and Site condition maps with real observation (Fig. 6). Three kinds of earthquakes are used as input data:

EXAMPLES AND TESTS

• Most recent small to moderate earthquakes (3 < M < 4.5) with data from different sites of Pyrenees (for example 01/04/2010 near Bagneres in France or 19/12/2010 near Caldes in Catalonia) • Biggest instrumental recent earthquakes (18/2/1996 and 16/05/2002, with Ml IGN ~ 5.0) • Biggest historical events, (18/3/1817, 21/06/1660, 02/02/1428 with magnitudes 5.8-6.0. Sensitivity of different parameters and uncertainties on input parameters will be tested to evaluate their influence on the ground motion and intensity map. Sensitive zones for ShakeMap will be identified (areas of high expected amplification, bad seismic station covering etc…).

CONCLUSION

The Pyrenees are an area of moderate seismicity with few observations of strong motions or high intensity. Nevertheless, it is possible to test regional relations with the existing regional data to analyse their application for ShakeMaps. [START_REF] Tapia | Desarrollo y aplicación de métodos avanzados para la caracterización de la respuesta sísmica del suelo a escala regional y local[END_REF] for GMPE and [START_REF] Goula | Seismic rapid response system in the Eastern Pyrenees[END_REF] for IPE seems well adapted to the local context. When data are not sufficient, the choice is more arbitrary and the preference is on European relations for similar seismotectonic context (Akkar & Bommer, 2007[START_REF] Worden | A Revised Ground-Motion and Intensity Interpolation Scheme for ShakeMap[END_REF]. GMICEs have to be chosen in consistence with IPE and GMPE. [START_REF] Souriau | Quantifying felt events: A joint analysis of intensities, accelerations and dominant frequencies[END_REF] for PGA, [START_REF] Faccioli | Macroseismic intensities for seismic scenarios, estimated from instrumentally based correlations[END_REF] for PGV are preliminary choices that will be tested.

Site effects are taking account from geological and geotechnical considerations. 7 classes of soil are defined and are associated to specific response spectra defined with EC8-type shape. Amplification factors Fa and Fv are deduced from ratio between soil and bedrock spectra. The NRT system, in which the ShakeMap was integrated, relies on servers designed for NRT data exchange between transborder organizations involved in the SISPyr project. This system is well adapted to quick exchanges between agencies and implementing ShakeMap with data of different origins.

The modularity of the process could help to configure different ShakeMaps from one country to another, depending on the specific needs of the civil security services, while sharing the same access NRT system. This NRT process could be applied to other seismic cross border zones (for example the Alps) where data exchange is necessary to get unbiased seismic information around the border area.

AKCNOWLEDGEMENT

This study was conducted in the frame of the SISPYR project funded by the European program POCTEFA (Programme Opérationnel de Coopération Transfrontalière Espagne France Andorre): FEDER Convention n°. : EFA73/08. We thank BCSF in France for their contribution to macroseismic data exchange.

Figure 1 .

 1 Figure 1. : Schematic diagram for the modules of the NRT process and their interconnection

Figure 2 :

 2 Figure 2 : Seismic stations sharing data on the NRT server (in red the limits of the area concerned by the Sispyr project)

Figure 3 :

 3 Figure 3: Comparison of GMICE that could be applied on ShakeMaps

Figure 4 :

 4 Figure 4: Site condition map based on EC8-type classes of soilFirst, a classification of the key superficial lithological units is done by simplifying and crossing the geological map and the quaternary formations map produced byBRGM-IGME (2009a, 2009b) at a 1:400 000 scale. We have five classes defined as Hard Rock, Soft Rock, Altered Rock, Soft Soil, Very Soft Soil. This classification is then extended by taking into account the types of underlying formations and the possible thickness ranges. Finally the soil columns are compared with characteristics of soil classes EC8. The characterization and interpretation of lithology in soil classes are refined using geotechnical borehole data available in the Pyrenees and comparing with the existing seismic microzonation studies in the region.

Figure 5 :

 5 Figure 5: above: proposed normalized response spectra. Below: normalization of the response spectra with rock spectrum. Fa and Fv are deduced from ratio at period 0.2s and 1.0s

Figure 6 :

 6 Figure 6 : Example of Pyrenean ShakeMap: PGA map with both ground motion and intensity input data. Preliminary results for 01/04/2010 event with Ml= 4.2 and GMPE Akkar & Bommer (2007)

Table 1 : Proposed Ground types for Pyrenees

 1

	Type	Description	V s,30 (m/s)	Thickness (m)	Examples
	A	A-EC8 with very low thickness of soft soil	>800	< 5	Many
	A'	A-EC8 with very low thickness of soft soil	>800	<5	Quaternary volcanism -Olot region
	B	B-EC8 with medium or low thickness	360-800	5-100	Girona, Lourdes, Alluvian fans in Bagnères-de-Luchon
	B'	B-EC8 with very big thickness	360-800	>100	Cerdanya
	C	C-EC8 with medium or low thickness	180-360	20-100	Luchon, Val d'Aran
	D	D-EC8 with medium or low thickness	< 180	20-100	Empordà plain
	E	E-EC8	-	5-20	Andorra valley

  The final classification consists of 7 ground types illustrated in table 2 and figure 4. Classes A, A', B, B', C D and E are EC8 ground types. The volcanic formations of the Olot region in Catalonia (A' in the map) are assimilated to A class seismic response. B' is a new subclasses proposed in order to take into account the effect of deep geology. Another subclass F is identified near Barcelona but outside the limits of our area.

	4.2 Elastic response spectra.

Table 2 : Characteristics of the responses spectra

 2

	Type	Spectrum	S	Tb(s)	Tc(s)	Td(s)
	A-A'	A-EC8 type 2	1.00	0.05	0.25	1.20
	B	B-EC8 type 2	1.35	0.05	0.25	1.20
	B'	New	1.20	0.05	0.35	1.20
	C	C-EC8 type 2 with Tc=0.3s	1.50	0.10	0.30	1.20
	D	D EC8 type 2 with S from E	1.60	0.10	0.30	1.20
	E	E EC8 type 2 with S from D	1.80	0.05	0.20	1.20

Table 3 : Amplification factors Fa short period range ; Fv mid-period range

 3

	Ground type	Fa	Fv
	A	1	1
	B	1.35	1.35
	B'	1.2	1.7
	C	1.5	1.8
	D	1.6	1.9
	E	1.8	1.4