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L’instrumentation du contrôle de gestion dans les PME :
diversité et effet sur la performance
Alain TAKOUDJOU NIMPA1([email protected]), Clovis MIAMO WENDJI et Camille
KAMGA WENDJI
Université de Dschang (Cameroun)
Résumé
L’objectif de cette recherche est de questionner le niveau d’influence des outils de contrôle de
gestion sur la performance financière des PME camerounaises. Les données utilisées sont
celles collectées dans le cadre du projet sur la performance des entreprises en Afrique
francophone, l’échantillon retenu porte sur 389 PME. L’analyse empirique s’effectue en deux
phases : une phase exploratoire et une phase d’analyse statistique confirmatoire. Les
analyses descriptives laissent apparaître que les outils de contrôle de gestion les plus utilisées
par les PME camerounaises sont le calcul coûts (49,5%) et les tableaux de bord (21%) ; les
entreprises informelles se limitent au calcul des coûts (55%). La régression logistique révèle
que parmi les différents outils de contrôle de gestion utilisés par les PME camerounaises,
seul les tableaux de bord ont une influence significative sur leur performance financière.
Mots clés : Contrôle de gestion, Performance financière, PME.
Forms of management control in SMEs and its impact on
performance
Abstract
The objective of this research is to question the level of influence of management control
tools on the financial performance of Cameroonian SMEs. The data used are those collected
as part of the project on business performance in French-speaking Africa. The selected sample
covers 389 SMEs. The empirical analysis is carried out in two phases: The selected sample
covers 389 SMEs. The empirical analysis is carried out in two phases : a first exploratory
phase and a confirmatory statistical analysis phase.. The descriptive analyzes reveal that the
management control tools most used by Cameroonian SMEs are the cost calculation (49.5%)
and the dashboards (21%); informal enterprises are limited to cost calculation (55%). The
logistic regression reveals that among the different management control tools used by
Cameroonian SMEs, only the dashboards has a significant influence on their financial
performance.
Keywords : Management control, Financial performance, SMEs.
1 Auteur correspondant.
2
Introduction
L’instrumentation de gestion n’a pas cessé de faire couler encre et salive dans le milieu de la
recherche en gestion et dans le contexte des praticiens. Le débat majeur, autour du sujet,
questionne la pertinence et la place des outils de contrôle de gestion (Berland, 2009, P.5-6)
des PME dans un contexte de mondialisation (Meyssonnier et Zawadzki, 2007). En effet, les
outils de contrôle de gestion se sont développés au milieu du 19e siècle avec la grande
entreprise. D’abord accrochés à la comptabilité, ils ont prospéré et se sont diversifiés à partir
des travaux des auteurs classiques comme Taylor et Fayol. Leur fonction explicite est de
favoriser la maitrise des processus organisationnels et éclairer le gestionnaire sur ses choix et
décisions2. Les nombreuses recherches entreprises pour appréhender ces outils et leur donner
une consistance théorique ont permis d’affirmer le rôle central qu’ils jouent dans le processus
de pilotage des entreprises et de construire progressivement le cadre dans lequel la discipline
relative au contrôle de gestion a progressivement pris forme.
La définition du contrôle de gestion a subi des modifications au fil du temps. Si dans les
années 60, le contrôle de gestion est selon Bouquin 2001 « le processus par lequel les
managers obtiennent l’assurance que les ressources sont obtenues et utilisées de manière
efficace et efficiente pour réaliser les objectifs de l’organisation » (Anthony, 1965), il devient
vers la fin des les années 80, « le processus par lequel les managers influencent d’autres
membres de l’organisation pour mettre en œuvre les stratégies de l’organisation » (Anthony,
1988). Ainsi, il n’est plus question de se référer à une norme de gestion mais à des objectifs
préalablement définis par les responsables de l’organisation. D’une fonction de vérification,
on est donc passé à une fonction de pilotage. Le CDG inclut ainsi des aspects humains
puisqu’il vise aussi à influencer les comportements. Cette relation étroite entre pôle «
technique » et pôle « humain » redonne un souffle nouveau à la discipline (Simons, 1995) et
conditionne ses principaux outils3, modes ou approches de contrôle de gestion (Calcul des
coûts, budgets, reporting et tableaux de bords). Qu’en est-il de l’instrumentation du CDG
dans les PME et de leur effet sur la performance de celles-ci.
L’accroissement des études relevant les spécificités des pratiques du CDG dans les PME des
pays développés (Mintzberg, 1979 ; Johnson et Kaplan, 1987 ; Kaplan et Norton, 1992, 2001 ;
Moores and Yuen, 2001 ; Nobre, 2001a, 2001b ; Lavigne, 2002 ; Van Caillie, 2003 ; Davila et
Foster, 2005, Bélaïd et Bergeron, 2006 ; Zawadzki, 2009 ; Suarez, 2017 ; Durendez et al.,
2016 ; Nyakundi et al, 2014 ; Che Zuriana et Rapiah, 2013 ) témoigne de l’importance du
sujet pour une meilleure compréhension des principaux déterminants de la performance des
entreprises en général et des PME en particulier (Sandino, 2007). Ces travaux, dans leur
grande majorité, mettent en exergue l’importance de la pratique du CDG sur le bon
fonctionnement des entreprises et sont effectués pour la plupart dans le contexte des pays
industrialisés. Dans les pays en développement et notamment ceux de l’Afrique subsaharienne
francophone, seules les grandes entreprises semblent pratiquer efficacement le CDG dans la
conduite de leurs activités. Bien plus, la prédominance du secteur informel et l’absence des
données fiables sur les PME de cette zone ne permettent pas de se prononcer sur le
management des entreprises en général (Abdelkader, 2006). La méconnaissance des pratiques
de CDG dans ces entreprises, elle aussi, jette un pan de voile sur la connaissance en rapport
2 On parle très souvent d’instruments ou d’outils d’aide à la décision. 3 Selon Berland 2009, la multitude de méthodes de contrôle de gestion (CDG) observées sur le terrain par les
chercheurs peut se résumer en trois principales approches ou outils à savoir : le calcul des coûts, les budgets et
les tableaux de bord. Les prix de cession internes font aussi partie des principaux outils de contrôle souvent cités
mais beaucoup plus dans les entreprises relativement grandes, avec des composantes autonomes, or cette
recherche porte sur les PME qui sont pour la plus part de faible taille.
3
avec les déterminants de la performance des PME et interpelle de ce fait la communauté
scientifique.
En contexte camerounais, les études restent assez limitées dans la mesure où elles se limitent
à présenter quelques approches de CDG utilisées par les PME (Nyengue Edimo, 2003 ;
Ngongang, 2005, 2010 ; 2013, 2018 ; Mayegle et Ngo Nguidjol, 2017) sans faire allusion à
l’influence de ces outils sur la performance des entreprises. Cette étude se propose donc de
questionner l’influence des outils de contrôle de gestion utilisées sur la performance des
PME camerounaises.
L’objectif de cette étude est double. D’une part il s’agit de revisiter les principaux outils de
CDG, utilisées par les PME camerounaises en accordant une part belle à la dichotomie
permettant de confronter les outils traditionnels (Calcul des coûts, budgets) aux outils
modernes (tableaux de bord) ; et d’autre part de tester l’influence des outils jugées pertinentes
sur la performance financière desdites PME.
Le présent article se structure autour de trois axes. L’analyse du cadre théorique et des
principales recherches l’ayant éprouvé dans divers contextes sont d’abord abordés, et cela
pour pouvoir formuler les hypothèses de recherche. Le cadre méthodologique est ensuite
présenté. Enfin les résultats sont analysés et discutés.
1. Cadre théorique et hypothèses de recherche
Il est question dans cette section de rappeler les aspects théoriques. Ensuite, de faire une brève
recension de la littérature sur les approches de CDG et leur effet possible sur la performance
des entreprises. Enfin le dernier point va identifier les hypothèses de recherche.
1.1. Ancrage théorique et controverse autour du contrôle de gestion
Trois principaux courants de pensée opposés sont le plus souvent convoqués dans la recherche
en CDG : la vision rationaliste à dominance américaine et la vision contingente à dominance
française ou européenne (Germain, 2003) ; mais également l’approche psycho-cognitive. Le
premier suppose qu’une organisation est d’autant plus efficace qu’elle fonctionne sur la base
de connaissances rationnelles portées par des outils inspirés des sciences exactes. Elle s’inscrit
en droite ligne des conceptions normatives du fonctionnement des organisations (Taylor,
Fayol, Kaplan et Norton). Ici, l’instrument de CDG utilisé a une fonction d’opérateur qui
suppose une action directe permettant d’atteindre les objectifs organisationnels, sans aucune
interaction avec l’environnement (Johnson et Kaplan, 1987 ; Kaplan et Norton, 2001 ; Simon,
1995).
La vision contingente, qui s’oppose au courant de pensée sus-évoqué, s’appuie principalement
sur les travaux de l’école de la contingence (Woodward, 1965 ; Lawrence et Lorsch, 1973 ;
Mintzberg, 1979). De nombreux travaux récent démontrent le caractère contingent des
approches de CDG dans divers contexte (Bergeron, 2000 ; Nobre, 2001b ; Germain, 2004 ;
Meyssonnier et Zawadzki, 2007 ; Benzerafa4, 2007 ; Zawadzki, 2009 ; Ngongang, 2005,
2010, 2013 ; Elhamma, 2010, 2012 ; Condor, 2012). On y trouve la notion de
contextualisation des outils de gestion dans de nombreux travaux à l’instar de ceux de
Moisdon (1997). Ainsi, un instrument utilisé aura des conséquences très différentes selon le
type d’organisation dans lequel il est implémenté ou dans lequel on le retrouve. Si l’on s’en
tient à la cette conception défendue par Lorino (2000), Bourguignon ou Malleret et Norreklit
4 Thèse de doctorat soutenue en 2007 à l’université de paris X-Nanterre par Manel Benzerafa intitulée
« l’universalité d’un outil de gestion question : cas de la BSC dans les administrations de l’Etat ».
4
(2004), il n’existerait donc pas un modèle universel du pilotage de la performance de
l’entreprise, mais différents modèles adaptés au contexte dans lequel l’outil est appelé à être
utilisé.
Dans le contexte des PME et de part le rôle central joué par son dirigeant, il nous semble utile
d’aborder l’ancrage théorique par une logique cognitive de cet acteur. Nous nous basons sur
les travaux de Justin (2004) qui met en avant l’approche dite « comportementale » des outils
de gestion. Il montre que l’outil est dépendant de l’acteur et de trois types d’intentions :
stratégiques (volonté consciente de générer des performances organisationnelles), d’influence
(l’outil est choisi en fonction de sa faculté de persuasion ou d’orientation des acteurs) et de
manipulation (agir en fonction de ses intérêts propres ou de ses valeurs personnelles.
L’appropriation et l’utilisation d’un outil de gestion dépendrait aussi des caractéristiques
intrinsèques de l’individu et comportementales (Chapellier, 1994 ; Piaget, 1996).
1.2. Quels outils de contrôle de gestion pour quelle performance
La littérature sur les effets de l’instrumentation du CDG sur la performance des entreprises est
assez mitigée. En contexte camerounaise, cette contradiction sert de base à la problématique
traitée dans cette étude.
La littérature sur le CDG fait état de l’existence des outils traditionnels et modernes. En effet,
Fernandez, Picory et Rowe (1994) dans une étude sur 102 PME identifient les budgets, les
tableaux de bord, et la comptabilité analytique5. Ils indiquent que les outils en rapport avec la
comptabilité analytique sont, selon les auteurs, les plus utilisés. Ces résultats se confirment
sept ans plus tard dans une recherche effectuée par Nobre (2001b) auprès de 86 PME en
France, de taille supérieure à 50 employés. Plusieurs autres auteurs (Chapellier 1994 ;
Lavigne, 2002 ; Van Caillie, 2003 ; Nyengue Edimo, 2003 ; Ngongang, 2005 ; Abi Azar,
2005 ; Bélaïd et Bergeron 2006 ; Bampoky et Meyssonnier, 2012) ont recensé les mêmes
outils, en faisant quasiment les mêmes constats.
En ce qui concerne les relations entre les outils de CDG et la performance des PME, Les
premières études débouchent, selon Van Caillie (2003), sur des constats empiriques peu
homogènes. Ainsi, comme le souligne si bien Chapellier (1997), celles-ci donnent tantôt à
penser que les PME doivent disposer d’un système de contrôle de gestion et de planification
affiné et évolutif si elles veulent avoir une chance de survivre (Robinson et Pearce, 1984 ;
Holmes et Nicholls, 1988 ; Amboise et Bakanibona, 1990 ; Fernandez et al., 1994 ; Elhamma
2010, 2012) et à l’opposé, donnent tantôt à penser qu’une PME peut survivre et maîtriser les
risques qui l’entourent avec un système de contrôle de gestion peu formalisé et centré sur le
suivi et l’analyse régulière de quelques indicateurs pertinents judicieusement choisis par
l’entrepreneur-dirigeant (Mintzberg, 1990). Il ressort implicitement que les tableaux de bord,
en tant qu’outil moderne, aurait plus de chance d’influencer la performance que le calcul des
coûts (Riggs et Bracker, 1986 ; Ahsina, 2011 ; Elhamma, 2012) qui est paradoxalement le
plus utilisée en contexte de PME. Les arguments évoqués par les auteurs se résument au fait
qu’avec les tableaux de bord, le suivi de la performance se fait de manière dynamique en
s’appuyant sur les objectifs définis au préalable par les responsables de l’entreprise, et cela, en
admettant la possibilité d’introduire des actions correctrices en temps opportun.
5 L’ensemble des outils matérialisés par la comptabilité analytique de gestion et certaines méthodes de l’analyse
financière (à l’instar de la méthode des ratios) constituent ce que les chercheurs en contrôle de gestion appellent
le calcul des coûts.
5
L’acuité du problème de la performance des outils de CDG utilisés en contexte camerounais a
été mise à nu en Juin 2013, lors des deuxièmes assises de « l’université6 du GICAM » autour
du thème : « comment bâtir une entreprise performante et intelligente ? ». au terme des
assises il a été recommandé aux chefs d’entreprise l’utilisation de plusieurs outils modernes
d’aide à la décision parmi lesquels le tableau de bord équilibré. Or, à la suite des travaux
démontrant l’échec de bon nombre de techniques modernes de gestion dans les entreprises
Africaines (Kamdem, 2002), et compte tenu de l’utilisation prépondérante de l’approche par
les coûts dans les PME (Nobre, 2001 ; Nyengue Edimo, 2003 ; Ngongang, 2005, 2010)
certains auteurs à l’instar de Bergeron (2000) ont suggéré d’éviter de transposer
« intégralement » les outils de gestion ayant eu du succès dans les grandes entreprises
occidentales aux PME, mais de les adapter avant tout aux déterminants de leur performance .
De plus, la grande majorité des PME camerounaises7 ont un effectif inférieur à 20 employés.
Or cet effectif se trouve être en deçà du seuil critique8 d’utilisation des outils modernes
formalisés de contrôle de gestion tel que le tableau de bord équilibré.
Il ressort donc de cette analyse que les approches de contrôle de gestion que nous souhaitons
questionner dans le cadre de cette étude soulèvent quelques interrogations pour ce qui est de
leurs applications dans le contexte camerounais. L’approche par les coûts qui, malgré son
utilisation massive au niveau des PME, reste focalisée sur une vérification à postériori
(Johnson et Kaplan, 1987) et ne semble pas influencer positivement leur performance, et
l’approche par les tableaux de bord dont l’introduction ne semble pas aisée en contexte PME
(Zawadzki, 2009).
Fort de cette littérature, nous pouvons formuler les hypothèses ci-après.
Hypothèse 1 : Le mode de CDG par les tableaux de bord améliore significativement la
performance financière des PME
Hypothèse 2 : Le mode de CDG par les coûts n’améliore pas significativement la
performance financière des PME
Les hypothèses de recherche étant énoncées, il importe de présenter les éléments essentiels de
la démarche méthodologie.
2. Démarche méthodologique
Cette section présente quatre points. Dans un premier temps, la source des données et la
méthode d’analyse sont présentées dans les deux premiers points. Dans un second temps,
l’opérationnalisation des variables et la modélisation statistique sont évoquées dans les deux
derniers points.
2.1. Sources de données et échantillon
Les données utilisées dans cette étude proviennent d’une enquête réalisée en septembre 2013
dans le cadre du projet international sur l’analyse des déterminants de la performance des
6 « L’université du GICAM » est une plateforme de réflexion et d’échange qui regroupe des chercheurs
d’université, des experts et les chefs d’entreprise membres du groupement inter patronal du Cameroun
(GICAM). 7 La petite et moyenne entreprise (PME) est conçue dans le cadre de cette recherche comme une entreprise ayant
un effectif de moins de cent employés et un chiffre d’affaires inférieur à un milliard de franc CFA. 8 Dans la plus part des recherches en contrôle de gestion, l’effectif minimum généralement retenu pour l’étude
des outils modernes de contrôle comme le tableau de bord équilibré est fixé tantôt à 20 ou à 50 employés (seuil
critique). Il importe néanmoins de relever que la plus part de ces recherches ont été réalisées dans les entreprises
développées.
6
entreprises en Afrique subsaharienne francophone, subventionnée par le CRDI (Centre de
Recherche pour le Développement International) dans le cadre de son programme «
Croissance pour tous ». La collecte de ces données s’est faite auprès de 642 entreprises (dont
400 informelles) dans les trois principales villes du Cameroun (Yaoundé, Douala et
Bafoussam), sur la base des données du Regional Program on Enterprise Development
Cameroun-2009 (RPED) de la Banque Mondiale. Les autres bases de données existantes et
les différents rapports y relatifs sont mis à contribution pour affiner la base de donnée. Il
s’agit notamment : des données de la Banque Mondiale (World Development Indicators,
African Development Indicators, 2012) et du Recensement Général des entreprises (RGE) de
2009. Le retraitement des données (suppression des données manquantes, des non réponses,
et l’élimination des grandes entreprises de la base de donnée) nous permet d’obtenir un
échantillon constitué de 389 PME concernées par les outils de CDG en relation avec la
performance financière. Ces informations en rapport avec la nature des données n’ont pas été
sans conséquences sur le choix des méthodes d’analyse.
2.2. Méthodes d’analyse et justification
Notre démarche est hypothético-déductive. Les données sont traitées en deux phases. Dans un
premier temps nous les explorons à travers des tris à plat et une Analyse Factorielle des
Correspondances Multiples (AFCM9). Nous mettons ainsi en exergue les caractéristiques
générales des PME du Cameroun en rapport avec le sujet, et sélectionner les concepts qui
feront l’objet d’une analyse plus poussée. Dans un second temps nous questionnons la relation
entre les outils de CDG utilisés dans les PME au Cameroun et leur performance financière
grâce à une régression logistique. Il importe de relever que seuls les outils de contrôle de
gestion jugés pertinent au terme de l’AFCM feront l’objet d’analyse plus poussées à l’étape
suivante. Nous avons également calculé les effets marginaux afin de connaître la sensibilité de
la variation d’une variable explicative sur la probabilité (Pi). La significativité des coefficients
est appréciée à l’aide des ratios appelés « z-statistique » car la distribution des rapports du
coefficient sur son écart type ne suit pas une loi de Student comme dans le modèle linéaire
général, mais une loi normale.
L’opérationnalisation des variables se présente dans le tableau suivant :
Tableau 1 : Opérationnalisation des variables
9 AFCM (Analyse Factorielle des Correspondances Multiples).
7
Source : Les auteurs à partir des données d’enquête
2.3. Modélisation statistique
Les variables retenues dans cette analyse pour capter la performance financière sont
respectivement la rentabilité des capitaux propres (perfiRCP_D) et le rapport entre la
capacité d’autofinancement et le chiffre d’affaires (CAF_ChaffD). Elles permettent d’obtenir
Opérationnalisation Descriptif Ancrage théorique
Variable
expliquée
Performance
financière
(PERFIN)
* Ratio de rentabilité des
capitaux propres dichotomisée (perfiRCP_D)
*Rapport capacité
d’autofinancement sur chiffre
d’affaires (CAF_ChaffD)
La variable prend la valeur 0 si
performance financière est <0,5 et la valeur 1 si perfin_D>=0,5
Kharti (2014) ; Elhamma
(2012) ; Bélaïd et Bergeron (2006) ; Lavigne (2002)
Variables
explicatives
Outils
De contrôle
de gestion
(OUCDG)
*tableaux de bord
(tablobord)
Nombre de PME utilisant les tableaux de bord
Variable dichotomique prenant
la valeur 1 si oui et 0 si non
Elhamma (2012) ; Ahsina
(2011) ; Lavigne (2002) ;
Germain (2005, 2004) ; Kaplan
et Norton (1992, 2001)
*calcul des coûts
(calcout)
Nombre de PME utilisant le
calcul des coûts
Variable dichotomique prenant
la valeur 1 si oui et 0 si non Bélaïd et Bergeron (2006)
*gestion budgétaire
(gesbudg)
Nombre de PME utilisant la
gestion budgétaire
Variable dichotomique prenant
la valeur 1 si oui et 0 si non
Berland et De Rongé (2010)
*autres outils
(otroutil)
Nombre de PME utilisant un
outil autre que ceux analysés
dans cette étude
Variable dichotomique prenant
la valeur 1 si oui et 0 si non
Meyssonnier (2012)
*gestion budgétaire
et autres outils
(gesb_etotr)
Nombre de PME utilisant en
même temps les budgets et
un outil autre que ceux qui
sont analysés
Variable dichotomique prenant
la valeur 1 si oui et 0 si non
Berland (2009) ;
Meyssonnier (2012)
*calcul des coûts et
autres outils (calco_etotr)
Nombre de PME utilisant en
même temps le calcul des coûts et un outil autre
Variable dichotomique prenant
la valeur 1 si oui et 0 si non Meyssonnier (2012) ;
Bélaïd et Bergeron (2006)
Facteurs de contingence
structurels
*type de PME ou taille (ME_D)
Il peut s’agir d’une très petite entreprise (TPE), une petite
entreprise (PE), une moyenne
entreprise (ME)
Variable catégorielle à deux
modalités :
Cette variable prend la valeur 0
s’il s’agit d’une TPE ou PE et 1
s’il s’agit d’une Moyenne Entreprise
Bahyaoui (2017)
*âge de la PME (agPME)
Age de la PME exprimée en année et catégorisée
La variable prend la valeur 0 si
l’âge de la PME<=10 et la
valeur 1 si agPME> 10
Bahyaoui (2017) ; Kharti (2014)
Facteurs de
contingence comporte-
mentaux
*formation et
compétence du dirigeant (formdir)
Formation en rapport avec
les métiers de l’entreprise
Variable dichotomique prenant
la valeur 1 si a une formation professionnelle en rapport avec
les métiers de l’entreprise et 0
si non
Ngongang (2005) ;
Condor (2012) ; Julien et
Marchenay (1996) ; Chapelier (1994) ; Ambroise et Verna
(1993)
*Projection vers
l’avenir ou vision
stratégique
(bplanD)
Projection vers l’avenir
catptée par l’existence d’une
forme de planification
stratégique proche du business plan
Variable dichotomique prenant
la valeur 1 si l’entreprise utilise
une forme de planification
proche du business plan et 0 si non
Bahyaoui (2017) ;
Condor (2012) ; Ngongang (2005) ; Lavigne (2002) ;
Marchenay (1990) ; Chapelier
(1994)
*Niveau de
formation
(NivUnivD)
Le niveau de formation du
principal dirigeant de
l’entreprise
Variable dichotomique qui
prend la valeur 1 si le dirigeant
a un niveau >= au bac et 0 si non
Capiez, 1990) ;
Ngongang, (2007)
Autre
Variable
*Formalité (formelD)
Formalité de l’entreprise
captée par l’enregistrement
ou non au registre du
commerce
Variable dichotomique prenant
la valeur 1 si la PME est
enregistrée et 0 si non
Kamdem (2002)
*Gratifications
spéciales (gratspD)
Gratification spéciale ou
forme de motivation offerte
aux employés en cas de résultats positifs
Variable dichotomique qui
prend la valeur 1 si des
gratifications sont souvent offertes et 0 si non
Anthony (1988)
8
deux modèles économétriques présentés ci-dessous (modèle 1 et 2). L’objectif ici est de
mettre en exergue les variables qui sont significatives ou qui déterminent la performance
financière quelque soit l’indicateur utilisé. Les variables explicatives utilisées dans les
modèles économétriques sont obtenues au terme de la phase exploratoire de cette recherche.
L’AFCM a été effectuée sur l’ensemble des variables mentionnées dans le tableau
d’opérationnalisation et l’analyse de leur matrice de corrélation au seuil de 5% a permis de
retenir les variables explicatives du modèle.
La forme générale du modèle est la suivante :
PERFINi= + OUCDGi+ VARCONi + [1]
Avec i les individus cet-à-dire les PME de l’échantillon, PERFIN désignant la performance
financière, OUCDG le vecteur des outils de CDG jugés pertinents dans l’AFCM pour la suite
des analyses, et VARCON le vecteur des variables de contrôle. Pour pouvoir confirmer les
résultats obtenus au terme de l’AFCM nous avons construit une matrice des corrélations sur
l’ensemble des variables opérationnalisées. L’AFCM et la matrice des corrélations nous ont
permis de retenir 7 variables explicatives pour nos deux modèles économétriques. Nous avons
comme modèle 1 :
perfiRCP_Di= + tablobord+ calcout+ ME_D+ formelD+ NivUnivD+ bplanD+
gratspD+ [2]
Et le modèle économétrique 2 :
CAF_ChaffDi= + tablobord+ calcout+ ME_D+ formelD+ NivUnivD+ bplanD+
gratspD+ [3]
Avec : perfiRCP_D, rentabilité des capitaux propres (résultat net sur capitaux propres) ;
CAF_ChaffD, rapport de la capacité d’autofinancement sur le chiffre d’affaires ; tablobord,
utilisation des tableaux de bord ; ME_D, moyenne entreprise ; formelD, PME formelle ;
NivUnivD, niveau de formation universitaire du principal dirigeant ; bplanD, existence d’un
business plan dans la PME ; gratspD, gratifications spéciales aux employés en cas de résultats
positifs ; , coefficients de régression.
3. Résultats de la recherche et principaux enseignements
Nous rendons respectivement compte ici des résultats obtenus aux deux phases d’analyse
empirique, en l’occurrence la phase exploratoire multidimensionnelle préalable et la phase
d’analyse statistique confirmatoire.
3.1. Une préférence des entrepreneurs pour l’approche par les coûts
Le tri à plat vise à mettre en exergue les principaux modes de contrôle de gestion utilisés dans
les PME du Cameroun. La figure 1 ci-après nous fournie des éléments de réponses au premier
objectif de notre étude.
9
Source : Les auteurs à partir des données d’enquête
On peut noter qu’une forte proportion de PME (60%) reste focalisée sur les outils
traditionnels (calculs des coûts et budgets). En outre la pratique des TDB existe dans 21% des
PME de l’échantillon. Par ailleurs, 77, 6% des entreprises de l’échantillon sont des TPE,
12,9% sont des PE et 9,5% sont des ME. En outre, on relève que 85,6% des entreprises de
l’échantillon sont des entreprises informelles. Les entreprises formelles qui représentent
14,4% de l’échantillon sont constituées de TPE (1,5%), de PE (3,8%) et de ME (9,1%). Ces
statistiques révèlent que les entreprises informelles de l’échantillon valorisent
considérablement les approches par les coûts (55%) dans la mise en œuvre du CDG.
Contrairement aux entreprises formelles qui valorisent beaucoup plus les tableaux de bord
(9,9%). Ces résultats confirment ceux obtenus dans la plupart des recherches en contrôle de
gestion appliquées aux PME (Chapellier, 1994 ; Fernandez, Picory et Rowe, 1994 ;
Ngongang, 2005, 2010, 2013 ; Nyengue et Edimo, 2003 ; Bampoky et Meyssonnier, 2012 ;
Van Caillie, 2003 ; Elhamma, 2010, Bélaïd et Bergeron, 2006).
La seconde phase de notre analyse a consisté à une AFCM. Le tableau des valeurs propres ou
inertie nous permet de retenir les quatre premiers axes factoriels résumant plus de 50% de
l’information contenue dans la base de données. La projection du nuage des points des
variables dans l’espace de dimension réduit devant faciliter la compréhension des relations
entre elles, se fait respectivement dans les dimensions 1 et 2 (Figure 2) ; Puis dans les
dimensions 3 et 4 (Figure 3).
Figure 2. Représentation des données dans les deux premières dimensions par l’AFCM
10
Source : Les auteurs à partir des données d’enquête
La projection du nuage des variables dans l’espace constitué des deux premières dimensions
permet de constater que les variables qui contribuent le plus à la formation du premier axe
factoriel sont respectivement la moyenne entreprise (16,5%), la PME formelle (20,9%),
l’utilisation des tableaux de bord (16,7%), le niveau d’instruction du principal manager
supérieur au baccalauréat (6,9%), l’existence d’un business plan (9,1%), et le fait d’offrir des
gratifications spéciales aux employés en cas résultats positifs (11,8%). Celles qui contribuent
le plus à la formation du second axe factoriel sont les autres outils (41,4%), et la combinaison
calcul des coûts et autres outils (43,4%).
Figure 3 : Représentation des données de la dimension 3 et dimension 4 par l’AFCM
Source : Les auteurs à partir des données d’enquête
On peut remarquer ici que la variable calcul des coûts est mieux représentée dans la
dimension 3 ; et l’utilisation combinée de la gestion budgétaire et des coûts, la formation du
principal dirigeant en rapport avec les métiers de l’entreprise, l’âge de la PME supérieur à 10
11
ans sont mieux représentés dans l’espace constitué la dimension 4. Les contributions en
rapport avec ces variable calcul des coûts (34,3%), utilisation combinée de la gestion
budgétaire et des coûts (30,8%), la formation du principal dirigeant en rapport avec les
métiers de l’entreprise (25,9%), l’âge de la PME supérieur à 10 ans (12,1%).
Au terme de cette phase exploratoire, nous retenons pour le modèle six variables qui
contribuent le plus à la formation du premier axe factoriel et ayant une meilleure qualité de
représentation à savoir : tableaux de bord (tablobord), Moyennes entreprises (ME_D), PME
formelle (formelD), niveau d’étude du dirigeant supérieur au baccalauréat (NivUnivD),
existence d’un business plan (bplanD), offre de gratifications spéciales en cas de résultats
positifs (gratspD).
3.2. Un effet mitigé des tableaux de bord sur la performance financière
Les relations entre l’ensemble des variables explicatives et les variables dépendantes ont été
analysées pour sélectionner les variables ayant une relation significative au seuil de 5%. Dès
lors, le tableau 2 ci-dessous synthétise des résultats des différentes matrices de corrélation
construites pour vérifier la pertinence des variables sélectionnées pour le modèle
économétrique. Il importe de relever que les outils de CDG tels que les tableaux de bord et le
les coûts, malgré leur non significativité dans la matrice des corrélations ont été introduits
dans le modèle dans la mesure où elles ont une statistique calculée par très éloignée du seuil
de significativité, en plus d’être des variables d’intérêt.
Tableau 2 : Matrice des corrélations entre variables
Va
ria
ble
s
per
fiR
CP
_D
CA
F_
Ch
a
ffD
tab
lob
ord
calc
ou
t
Ges
bu
dg
ME
_D
form
elD
Niv
Un
ivD
bp
lan
D
gra
tsp
D
per
fiR
CP
_D
1.0
000
CA
F_
Ch
a
ffD
0.4
108
*
(0.0
00
0)
1.0
000
Ta
blo
bo
r
d
-0.1
13
8*
(0.0
24
8)
0.0
761
(0.1
34
3)
1.0
000
calc
ou
t
0.0
598
(0.2
39
1)
-0.0
94
4
0.0
629
-0.5
06
3*
0.0
000
1.0
000
ges
bu
dg
0.0
076
(0.8
81
4)
0.0
610
(0.2
29
7)
-0.0
64
2
(0.2
06
5)
-0.1
23
6*
(0.0
14
7)
1.0
000
12
ME
_D
-0.2
03
8*
(0.0
00
1)
-0.1
14
0*
(0.0
24
6)
0.2
736
*
(0.0
00
0)
-0.1
55
6*
(0.0
02
1)
-0.0
34
9
(0.4
93
0)
1.0
000
form
elD
-0.2
11
2*
(0.0
00
0)
-0.0
55
1
(0.2
78
7)
0.3
558
*
(0.0
00
0)
-0.2
26
8*
(0.0
00
0)
-0.0
41
8
(0.4
11
2)
0.6
687
*
(0.0
00
0)
1.0
000
Niv
Un
ivD
-0.1
36
5*
(0.0
07
0)
-0.0
01
5
(0.9
76
7)
0.1
563
*
(0.0
02
0)
-0.0
54
6
(0.2
82
4)
-0.0
06
9
0.8
917
0.2
471
*
(0.0
00
0)
0.3
560
*
(0.0
00
0)
1.0
000
bp
lan
D
-0.1
22
7*
(0.0
15
4)
0.0
224
(0.6
59
0)
0.3
740
*
(0.0
00
0)
-0.2
48
4*
(0.0
00
0)
-0.0
05
6
0.9
123
0.2
093
*
(0.0
00
0)
0.2
355
*
(0.0
00
0)
0.1
940
*
(0.0
00
1)
1.0
000
gra
tsp
D
-0.1
57
2*
(0.0
01
9)
-0.0
80
4
(0.1
13
2)
0.3
411
*
(0.0
00
0)
-0.1
37
3*
(0.0
06
7)
0.0
074
0.8
841
0.2
556
*
(0.0
00
0)
0.3
370
*
(0.0
00
0)
0.2
054
*
(0.0
00
0)
0.2
054
*
(0.0
00
0)
1.0
000
Source : Les auteurs à partir des données d’enquête
Il est aisé de remarquer dans le tableau de synthèse des corrélations ci-dessus que les variables
retenues sont les mêmes que les variables retenues au terme de AFCM. Cette sous-conclusion
nous permet de passer à l’analyse via la régression logistique binaire.
Le tableau 3 ci-dessous présente une synthèse des résultats de la régression logistique
effectuée sur les deux modèles économétriques (modèle 1 et modèle 2).
Tableau 3 : Synthèse des résultats des régressions logistiques
Modèle 1 Modèle 2
Variables perfiRCP_D CAF_ChaffD
Tablobord .0002795 .1699982**
calcout -.0026706 -.0705462**
ME_D -.1809798** -.2717629**
formelD -.1177968** .0244381
NivUnivD -.0527389** .0265375
bplanD -.0535827** .0144425
gratspD -.0756761** -.1003243**
Source : Les auteurs à partir des données d’enquête **Significativité au seuil de 5%
Nous constatons dans le premier modèle que les tableaux de bord ont une influence positive
mais non significative sur la performance financière des PME (captée par la rentabilité des
capitaux propres). Le fait pour une PME de quitter le statut de petite ou de très petite
entreprise pour le statut de moyenne entreprise a une influence négativement sur sa rentabilité
(-18%). Il en est de même pour la formalisation des PME. Cela peut justifier le fait que
beaucoup d’entre elles doivent leur survie à leur taille et dans le caractère informel de leur
activité (niche d’activité).
13
En ce qui concerne le deuxième modèle nous constatons que les tableaux de bord ont une
influence positive et significative sur le rapport entre la capacité d’autofinancement et le
chiffre d’affaires. Il ressort aussi que le fait pour les PME d’être de moyenne entreprise,
comparativement aux petites et très petites entreprises a une influence négative (-27%) sur le
rapport capacité d’autofinancement sur chiffre d’affaires. Il en est de même pour les
gratifications spéciales qui ont une influence négative et significative sur la capacité
d’autofinancement que la PME génère dans le chiffre d’affaires réalisé.
Aux vues des résultats de la régression logistique ci-dessus, l’hypothèse de recherche 1 qui
présuppose que les tableaux de bord améliorent significativement la performance financière
des PME du Cameroun n’est pas rejetée. Elle s’inscrit dans le prolongement des résultats des
travaux de la majorité des auteurs (Duréndez et al., 2016 ; Ahsina, 2011 ; Elhamma, 2012).
L’hypothèse de recherche 2 elle aussi n’est pas rejetée car la plupart des recherches relèvent la
pertinence des coûts seulement dans un environnement stable. Ces outils deviennent dès lors
insuffisants en contexte de mondialisation parce qu’ils ne permettent pas d’intégrer les
informations liées aux parties prenantes, qui joue un rôle dans la formation de la performance
de la PME.
Cependant, de tels résultats peuvent se justifier d’abord par la petite taille des PME
camerounaise (constituées à plus de 94% des entreprises de moins de vingt employés)
comparativement aux PME des pays d’Afrique du nord ou de l’occident qui sont
généralement plus grandes et mieux structurées. Ces résultats peuvent aussi se justifier par le
fait que les tableaux de bord des PME camerounaises restent centrés sur les indicateurs
financiers or selon Chiapello et Delmond (1994) pour qu’une entreprise puisse être réactive et
performante, elle a intérêt à prendre en compte les indicateurs financiers et les indicateurs non
financiers dans les tableaux de bord qu’elle utilise.
Conclusion
L’objectif de ce travail était d’évaluer l’influence des outils de CDG sur la performance des
PME camerounaises. L’analyse de la littérature et l’analyse exploratoire nous ont permis
d’identifier trois principaux outils de CDG utilisés par les PME à savoir : les tableaux de bord,
le calcul des coûts les budgets. Sur la base d’un échantillon de 389 PME, nous avons effectué
d’une part, une analyse exploratoire pour identifiés les variables du modèle économétrique, et
d’autre part, une régression logistique. Nos résultats suggèrent trois points majeurs.
On constate d’abord, une prépondérance de l’approche par les coûts (49,5%) contre 21% pour
l’approche par les tableaux de bord. Ce qui représente, pour ces deux outils, plus de 70% de
taux d’utilisation des outils des PME du Cameroun. Ensuite, les résultats des tests estiment
que seuls les tableaux de bord permettent aux PME d’améliorer significativement leur
performance financière, même si ce résultat reste nuancé, car cette relation a un effet non
significatif lorsque la performance financière est mesurée par le taux de rentabilité des
capitaux propres. Les résultats révèlent enfin qu’il pourrait être avantageux de mettre à
contribution le niveau d’instruction du principal dirigeant (supérieur au baccalauréat) et la
formation du ou des principaux responsables aux métiers de l’entreprise dont l’absence peut
constituer un frein à l’utilisation des tableaux de bord dans les PME.
Le principal enseignement que nous pouvons tirer de ce travail est que la majorité des PME
utilisant d’autres outils de CDG (benchmarking, ABC10, ABM11, etc.) devraient songer à
10 Activity Based Costing. 11 Activity Based Management.
14
utiliser les tableaux de bord et de préférence les tableaux de bord équilibrés, du fait de leur
pouvoir prédictif, réactif et tournés vers le long terme.
En perspective, il serait intéressant d’intégrer les grandes entreprises dans l’étude pour
pouvoir comparer l’influence des approches de contrôle de gestion sur la performance des
grandes entreprises à celle des PME et inscrire ces analyses dans une perspective temporelle
en comparant l’évolution entre deux à dix années. Il serait aussi intéressant d’effectuer des
analyses en rapports avec les interactions entre les outils ou des démarches inductives pour
cerner les dessous de l’implémentation de chacun des outils en contexte entrepreneurial.
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