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Crédit d'impôt recherche : supprimer l'effet d'aubaine pour les grandes entreprises, réorienter le dispositif vers les PME

18 juillet 2012 : Crédit d'impôt recherche : supprimer l'effet d'aubaine pour les grandes entreprises, réorienter le dispositif vers les PME ( rapport d'information )

V. UNE TENTATIVE D'ÉVALUATION DE L'IMPACT ÉCONOMIQUE DE LA RÉFORME DE 2008

A. LA SEULE ESTIMATION DE L'IMPACT SUR LE PIB DE LA RÉFORME DE 2008 : UN NUMÉRO DE TRÉSOR-ECO DE JANVIER 2009

Le document de référence en matière d'évaluation de l'impact macroéconomique de la réforme de 2008 est, paradoxalement, une étude de janvier 2009 de la direction générale du Trésor183(*), n'engageant pas le Gouvernement184(*). Cette étude a été republiée en 2010 par les mêmes auteurs sous une forme plus développée dans la Revue économique des presses de Sciences Po185(*).

Son raisonnement numérique a été présenté par le rapporteur spécial dans le rapport spécial186(*) co-rédigé avec notre collègue Philippe Adnot, sur les crédits pour 2012 de la mission « Recherche et enseignement supérieur ».

1. Selon cette étude, un effet de levier de 1 à 2...

L'étude de la direction générale du Trésor suppose que la réforme de 2008 - alors chiffrée à 2,4 milliards d'euros, contre 2,8 milliards d'euros si l'on s'appuie sur les données transmises par le MESR pour la réalisation du présent rapport d'information - a un effet de levier compris entre 1 et 2.

L'effet de levier se définit ici comme les dépenses de R&D supplémentaires suscitées par un euro de CIR.

Comme on le verra ci-après, la littérature économique internationale suggère plutôt un effet de levier de l'ordre de 1. L'hypothèse haute de 2 retenue par la direction générale du Trésor vient du fait que dans une étude187(*) de 2004, Benoît Mulkay et Jacques Mairesse évaluaient alors l'effet de levier entre 2 et 3,5 à long terme. Depuis les mêmes auteurs ont présenté une estimation plus basse (il est vrai à moyen terme), de 1,31 en moyenne annuelle en 2012-2015188(*).

2. ... augmentant le « stock de connaissance » d'environ 4 % à 8 % au bout de 15 ans ...

Les dépenses de R&D supplémentaires permises par l'effet de levier augmentent ce que les économistes appellent le « stock de connaissances », c'est-à-dire l'estimation monétaire des connaissances disponibles dans une économie à un instant donné.

Du fait de l'obsolescence des connaissances, ce stock se déprécie comme un capital physique, à un taux que l'on peut approcher de manière économétrique et que l'étude de la direction générale du Trésor fixe à 10 %.

Ainsi, le stock de connaissances une année donnée est égal au stock de connaissances de l'année précédente, diminué de 10 %, et augmenté du montant des dépenses de R&D réalisées l'année concernée.

La direction générale du Trésor retient une hypothèse de stock de connaissances de 340 milliards d'euros en 2007. Cette hypothèse est par nature en partie conventionnelle, mais on calcule que si l'on retient une hypothèse de taux de dépréciation de 10 %, il résulte de la DIRDE observée chaque année en France depuis 1978 que quel que soit le stock de connaissances initial, celui de 2007 ne peut être très différent de 340 milliards d'euros.

La direction générale du Trésor suppose que le CIR fait pleinement sentir son effet sur les dépenses annuelles de R&D au bout de 5 ans. Toutefois on peut considérer pour simplifier l'exposé que, sous l'hypothèse d'un effet de levier de 1, la réforme de 2008 augmente les dépenses de R&D de 2,5 milliards d'euros189(*) en 2008. On suppose par ailleurs (toujours pour simplifier l'exposé) que sans la réforme la DIRD serait de 2 points de PIB, soit de l'ordre de 40 milliards d'euros en 2008. Il résulte de la méthodologie retenue que le stock de connaissances serait en 2008 de 340 - 10 % + 40 = 346 milliards d'euros sans la réforme, et 348,5 milliards d'euros avec la réforme.

En reproduisant chaque année ce raisonnement, on parvient au bout de 15 ans à un stock de connaissances supérieur d'environ 4 % à 8 % avec la réforme par rapport au scénario sans réforme (selon que l'on retient un effet de levier de 1 ou de 2).

3. ... et une élasticité du PIB au stock de connaissances de 0,075...

La troisième étape du raisonnement consiste à évaluer l'impact sur le PIB de ce stock de connaissances accru de 4 % à 8 %.

Il faut pour cela recourir à une hypothèse d'élasticité190(*) du PIB au stock de connaissance. Cette élasticité se définit comme le taux d'augmentation du PIB quand le stock de connaissances augmente de 1 %.

La direction générale du Trésor retient une hypothèse d'élasticité de 0,075. Elle considère en effet que les études économétriques internationales suggèrent une élasticité de l'ordre de 0,1, mais qu'il faut la réduire de 25 % pour prendre en compte le fait que dans les pays de l'Union européenne, une partie des dépenses de R&D réalisée dans un pays donné augmente la croissance non de ce pays, mais de ses partenaires.

4. ... aboutissant à un supplément de PIB de 0,3 à 0,6 point au bout de 15 ans

L'impact de la réforme de 2008 sur le PIB de 2022 (soit 15 ans après la réforme) serait donc, toujours sous l'hypothèse d'un effet de levier de 1, de l'ordre de 4 % 0,075 = 0,3 point de PIB.

De même, on calcule qu'en retenant une hypothèse d'effet de levier de 2, l'impact en 2022 serait de l'ordre de 8 % 0,075 = 0,6 point de PIB.

B. DES HYPOTHÈSES PAR NATURE SUSCEPTIBLES D'ÊTRE DISCUTÉES

1. Les études économétriques internationales suggèrent, pour les incitations fiscales à la R&D, un effet de levier légèrement supérieur à 1

Une première limitation de l'étude du Trésor de janvier 2009 est que son scénario « haut » retient un effet de levier de 2. La version détaillée publiée en 2010 précise que, selon elle, le scénario d'un effet de levier de 2 (à long terme) est le « plus pertinent ».

On observe toutefois que les études internationales indiquent généralement une estimation légèrement supérieure à 1, comme le montrent les tableaux ci-après.

L'effet de levier des aides fiscales à la R&D :

1. Synthèse d'une  « revue » de septembre 2007

Etude

Pays

Période

Effet de levier

Indiqué dans l'étude

Recalculé par les auteurs ou moyen (hors levier à court terme)

Klassen, Pittman & Reed (2004)

Canada

1991-97

1,3

1,3

Bernstein (1998)

1964-92

 

0,28

Dagenais, Mohnen & Therrien (1997)

1975-92

0,98

0,89

Dep't of Finance Canada & Revenue Canada (1997)

1994

1,38 (enquête)

1,38

Lebeau (1996)

Canada (Québec)

1977-93

0,90 à 1,06

0,81

Nadiri & Kim (1996)

Canada

1964-91

 

0,84

Shah (1994)

1963-83

1,8

 

Bureau of Industry Economics (1993)

Australie

1987-89

0,6 à 1,0

0,8

Harris, Li & Trainor (2005)

Irlande du Nord

1998-03

2 à 3,6

2,8

McKenzie & Sershun (2005)

Pays de l'OCDE

1979-97

0,5 à 0,8

 

Mairesse & Mulkay (2004)

France

1980-97

1,01 à 1,02

1,02

Bloom et al (2002)

Pays de l'OCDE

1979-97

1 à 2 (enquête)

1,5

Parisi & Sembellini (2003)

Italie

1992-97

0,70 à 1,70

1,2

Asmussen & Berriot (1993)

France

1985-89

0,26

0,26

Klassen, Pittman & Reed (2004)

Etats-Unis

1991-97

2,96

2,96

Mamuneas & Nadiri (1996)

1956-88

0,95

 

Berger (1993)

1982-85

1,74

1,74

Hall (1993)

1981-91

2

2

McCutchen (1993)

1982-85

0,29 à 0,35

0,32

Baily & Lawrence (1992)

1981-89

1,3

 

Tillinger (1991)

1980-85

0,19

0,19

Echantillon entier

Médiane

   

1,25

Moyenne

   

1,29

Canada

Médiane

   

0,86

Moyenne

   

0,91

Etats-Unis

Médiane

   

1,52

Moyenne

   

1,42

Hors Etats-Unis

Médiane

   

0,96

Moyenne

   

1,09

Source : Mark Parsons et Nicholas Phillips, « An Evaluation of the Federal Tax Credit for Scientific Research and Experimental Development », document de travail 2007-08, ministère des finances du Canada, septembre 2007

2. Synthèse d'une  « revue » de 2009

 

Année de publication

Effet de levier

Année concernée

Pays

Bureau of Ind. Eco.

1993

0,8

1988

Australie

Bloom et al.

1997

0,54

1991

McFetridge et Warda

1983

0,6

1972

Canada

Mansfield et Switzer

1985

0,39

1982

Bernstein

1986

1,28

1985

Shah

1994

1,8

1973

Lebeau

1996

0,98

1985

Abt Associates

1996

1,38

1994

Dagenais et al.

1997

0,98

1984

Bloom et al.

1997

0,28

1991

Klassen et al.

2004

1,3

1994

Bloom et al.

1997

0,18

1991

France

Mairesse et Mulkay

2004

2,8

1989

Duguet

2007

2,17

1999

Van den Hove et al.

1998

1,2

1995

Pays-Bas

Brouwer et al.

2002

1,02

1997

Poot et al.

2003

1,02

1997

Cornet et Vroomen

2005

0,65

2001

Lokshin et Mohnen

2009

0,9

2000

Hægeland et Møen

2007

2,1

2002

Norvège

Mansfield

1985

0,34

1982

Suède

Mansfield

1986

0,45

1982

Etats-Unis

Gen. Accounting Office

1989

0,26

1983

Cordes

1989

0,64

1983

Baily et Lawrence

1992

1,3

1985

Tillinger

1991

0,25

1983

Hall

1993

2

1986

Hines

1993

1,55

1987

Berger

1993

1,74

1984

McCutchen

1993

0,32

1984

Mamuneas et Nadiri

1996

0,95

1978

Bloom et al.

1997

0,82

1991

Klassen et al.

2004

2,96

1994

Moyenne*

Echantillon entier (non pondéré)*

 

1,1

   

Etats-Unis*

 

1,1

   

Canada*

 

1,0

   

Pays-Bas*

 

1,0

   

Autres*

 

1,3

   

Moyenne des différentes zones*

 

1,1

   

* Calcul du rapporteur spécial.

Source : d'après Damien Ientile, Jacques Mairesse, « A policy to boost R&D : does the R&D tax credit work ? », EIB Papers volume 14 n°1, Banque européenne d'investissement, 2009

Par ailleurs, comme on l'a indiqué ci-avant, l'étude de 2011 de Benoît Mulkay et Jacques Mairesse évalue l'effet de levier à 1,31 en moyenne annuelle en 2012-2015. C'est cette estimation qui est reprise par le projet annuel de performances pour 2012 de la MIRES. Cette estimation ne comprend pas d'augmentation de l'effet de levier au-delà des quelques années initiales, comme le montre le graphique ci-après.

L'augmentation des dépenses de R&D après la réforme de 2008, selon l'étude de 2011 de Jacques Mairesse et Benoît Mulkay

(sur l'échantillon d'entreprises étudié)

Remarque du rapporteur spécial : ce graphique indique un supplément de CIR et de R&D de l'ordre de seulement respectivement 2 et 3 milliards d'euros parce qu'il porte seulement sur l'échantillon d'entreprises étudié.

Source : Jacques Mairesse, Benoît Mulkay, « Evaluation de l'impact du crédit d'impôt recherche », rapport pour le ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche, novembre 2011

Il semble d'autant plus préférable de retenir le bas de l'intervalle en matière d'effet de levier que le CIR vient s'ajouter à des aides (subventions, JEI...) déjà importantes. Or, l'effet de levier diminue alors que le taux d'aide augmente.

Certes, comme le soulignent Damien Ientile et Jacques Mairesse dans leur étude de 2009 précitée, l'estimation de l'effet de levier tend à être d'autant plus élevée que la période prise en compte par l'évaluation est récente. Ce constat est confirmé par le graphique ci-après, réalisé par le rapporteur spécial à partir de diverses revues (dont les deux précitées).

Comparaison des estimations internationales des dispositifs fiscaux d'incitation à la R&D : période prise en compte et estimation de l'effet de levier

Source : commission des finances, d'après :

- Mark Parsons et Nicholas Phillips, « An Evaluation of the Federal Tax Credit for Scientific Research and Experimental Development », document de travail 2007-08, ministère des finances du Canada, septembre 2007 ;

- Damien Ientile, Jacques Mairesse, « A policy to boost R&D : does the R&D tax credit work ? », EIB Papers volume 14 n°1, Banque européenne d'investissement, 2009 ;

- Pierre Mohnen, Boris Lokshin, « What does it take for an R&D tax incentive policy to be effective? », document de travail #2009-014, United Nations University - Maastricht Economic and social Research and training centre on Innovation and Technology, 23 février 2009 ;

- Laurent Martel, Alexis Masse, Florence Lustman, « Mission d'évaluation du crédit d'impôt recherche », inspection générale des finances, rapport n° 2010-M-035-02, septembre 2010

Toutefois la corrélation est très faible, et il ne semble pas possible d'aller au-delà de l'affirmation que l'effet de levier du CIR se situe quelque part entre 0 et 3, avec une moyenne légèrement supérieure à 1.

2. Il paraît cependant plus réaliste de supposer pour le CIR un effet de levier de l'ordre de 1

Si les études internationales suggèrent un effet de levier légèrement supérieur à 1, il paraît plus prudent de retenir dans le cas du CIR une hypothèse de 1.

a) Les publications présentent un biais à la hausse

Tout d'abord, dans leur étude précitée de 2009, Damien Ientile et Jacques Mairesse estiment qu'il existe un biais en matière de publications, les études suggérant un effet de levier élevé ayant le plus de chances d'être publiées.

En effet, ils montrent, à partir d'une quinzaine d'études pour lesquelles l'erreur-type (standard error) est disponible, que leur imprécision (évaluée par l'erreur-type) est d'autant plus élevée que l'effet de levier indiqué est plus important. Or, sans biais de publication, on n'observerait pas de telle corrélation191(*).

Le biais de publication en faveur des études indiquant l'effet de levier le plus élevé, selon Damien Ientile et Jacques Mairesse

Source : d'après Damien Ientile, Jacques Mairesse, « A policy to boost R&D : does the R&D tax credit work ? », EIB Papers volume 14 n°1, Banque européenne d'investissement, 2009

b) Un effet de levier qui pourrait être plus faible dans le cas des dispositifs en volume

L'effet de levier pourrait également être réduit si l'on prend en compte le fait que le CIR est un dispositif en volume, et non en accroissement.

Certes, le rapport de l'inspection générale des finances de 2010 mentionne huit études, suggérant un effet de levier de 1 à 2 à court terme et de 1 à plus de 3 à long terme, la nature du dispositif - en accroissement ou, comme le CIR depuis 2008, en volume - n'ayant selon lui pas d'impact significatif. Le tableau ci-après reproduit celui figurant dans ce rapport.

Les estimations de l'effet de levier des aides fiscales à la R&D citées dans le rapport de l'inspection générale des finances de 2010

Pays

Période sous revue

Effet de levier (effet d'un € d'aide fiscale sur la R&D) (en €)

Horizon temporel

Etude

Dispositifs en accroissement

France

1993-2004

1

Court terme

DUGUET (2007)

États-Unis

1981-1991

2

Court terme

HALL (1993)

France

1970-1997

+ 2 à + 3,6

Long terme

MULKAY et MAIRESSE (2004)

États-Unis

1991-1997

3

Long terme

KLASSEN, PITTMAN, REED (2004)

Dispositifs en volume

Pays-Bas

1998

1

Court terme

POOT, DEN HERTOG, GROSFELD, BROUWER (2003)

Norvège

2004-2007

+ 1,3 à + 2,9

Long terme

Statistics Norway (2007)

Canada

1991-1997

1,3

Long terme

KLASSEN, PITTMAN, REED (2004)

Canada

1975-1992

1

Long terme

DAGENAIS, MOHNEN et THERRIEN (1998)

Source : Laurent Martel, Alexis Masse, Florence Lustman, « Mission d'évaluation du crédit d'impôt recherche », inspection générale des finances, rapport n° 2010-M-035-02, septembre 2010

On observe cependant que les chiffres de ce tableau semblent démentir l'analyse de l'inspection générale des finances. Ces études correspondent en effet à une estimation moyenne de l'effet de levier de 2,2 pour les dispositifs en accroissement, et 1,4 pour les dispositifs en volume. Il est vrai que les études mentionnées sont peu nombreuses.

Une revue plus complète192(*), mais non exhaustive (en particulier elle ne prend pas en compte la totalité des études du tableau ci-avant) réalisée en 2009 par Pierre Mohnen et Boris Lokshin, deux économistes de l'université des Nations-Unies (Pays-Bas), conclut quant à elle à un effet de levier plus important pour les dispositifs en accroissement que pour ceux en volume. Selon cet article, « les recherches existantes reconnaissent l'effet d'aubaine pour les dispositifs en volume (par exemple Russo, 2004), ce qui tend à conduire à un effet de levier inférieur à 1 »193(*) pour ces dispositifs.

Les principales estimations de l'effet de levier des crédits d'impôt en faveur de la R&D publiées de 2001 à 2009

Etude

Pays et données

Méthode

Type de crédit d'impôt (1)

Effet de levier

Gain de bien-être

Conclusions de politique économique

V (1)

A (1)

Bloom, Griffith, van Reenen (2002)

Panel de neuf pays de l'OCDE 1979-1997

Equation de demande de R&D ; fonction de production CES ; ajustement partiel

V & A

     

Les dispositifs fiscaux sont importants : élasticité-prix de la R&D de -0,1 à court terme, de l'ordre de - 1 à long terme

Czarnitzki, Hanel et Rosa (2004)

Canada

Modèle d'évaluation (appariement)

V & A

     

Les bénéficiaires du crédit d'impôt à la R&D sont meilleurs pour l'innovation, mais pas pour les performances économiques

Dagenais, Mohnen, Therrien (2004)

Panel d'entreprises canadiennes 1975-1992

Equation de demande de R&D avec sélection endogène ; ajustement partiel

V & A

0,98-1,04

4,0

 

Effet d'aubaine = 80% du coût budgétaire

Mairesse et Mulkay (2004)

Panel d'entreprises françaises, 1983- 1997

Equation de demande de R&D ; fonction de production CES ; MCE (3)

A

 

2,0 à 3,6

 

Les incitations fiscales à la R&D en accroissement stimulent la R&D

Russo (2004)

 

Modèle d'équilibre général calculable

V & A

Supérieur dans le cas du dispositif en accroissement

Elasticité de 17,6 pour le dispositif en accroissement, unitaire pour le dispositif en volume

Les crédits d'impôt à la R&D en accroissement sont supérieurs à ceux en volume

Cornet et Vroomen (2005)

Panel d'entreprises néerlandaises 1998-2003

Modèle d'évaluation (estimateur des doubles différences)

V

Jeunes entreprises : 0,5 à 0,8 ; élargissement de la première tranche de crédit d'impôt : 0,1 à 0,2

   

Sans effets de retombées, le dispositif pour les jeunes entreprises et l'élargissement de la première tranche de crédit d'impôt ne sont pas efficaces

Wilson (2005)

Etats-Unis (panel d'Etats) 1981-2002

Equation de demande de R&D ; fonction de production CES ; ajustement partiel

V&A

     

Elasticité intra-Etat proche de -1 à long terme ; élasticité hors de l'Etat presque aussi importante, de sorte que l'élasticité globale est proche de -0,1

Duguet (2007)

Panel d'entreprises françaises 1993-2003

Modèle d'évaluation (appariement)

A

 

1,0 à 3,3

 

Les crédits d'impôt en accroissement stimulent la R&D

Haegeland et Møen (2007b)

Panel d'entreprises norvégiennes 1993-2005

Modèle d'évaluation (estimateur des doubles différences)

V

2

   

L'effet de levier est plus important dans les entreprises petites, faiblement technologiques et à faibles qualifications (c'est-à-dire les entreprises avec une faible R&D initiale)

Lokshin et Mohnen (2007)

Pays-Bas

Equation de demande de R&D ; fonction de production CES ; ajustement partiel

V

0,8-1,4 à court terme ; 0,31-0,75 à long terme

   

Effet d'aubaine dû aux dispositifs fiscaux en volume, en particulier pour les grandes entreprises

Parsons & Phillips (2007)

Canada

Analyse coût/bénéfice

V & A

   

Taux de 10,9 % (2)

Les effets de retombées de la R&D sont nécessaires pour justifier les crédits d'impôt en faveur de la R&D

Cappelen, Raknerud, Rybalka (2008)

Panel d'entreprises norvégiennes : enquête sur l'innovation de 2001 et 2004

Logit pour la production d'innovation avec variable muette endogène pour la fiscalité de la R&D

V

     

Les incitations fiscales à la R&D augmentent l'innovation en processus et en produits nouveaux pour l'entreprises, mais pas en produits nouveaux pour le marché ou pour les brevets

Baghana-Mohnen (2009)

Panel d'entreprises québécoises 1997-2003

Equation de demande de R&D ; fonction de production CES ; ajustement partiel

V & A

     

Faible élasticité prix pour la R&D (.14 à long terme). Effet d'aubaine pour les dispositifs en volume dans le cas des grandes entreprises, pas dans celui des petites entreprises

(1) V = crédits d'impôt en faveur de la R&D en volume ; A = crédits d'impôt en faveur de la R&D en accroissement.

(2) Le gain net de bien-être inclut les externalités, les coûts d'administration et de mise en oeuvre, le supplément de taxation.

(3) MCE = modèle à correction d'erreur.

Source : Pierre Mohnen, Boris Lokshin, « What does it take for an R&D tax incentive policy to be effective? », document de travail #2009-014, United Nations University - Maastricht Economic and social Research and training centre on Innovation and Technology, 23 février 2009 (traduction par la commission des finances)Certes, il ne faut pas accorder de signification excessive à cette revue des études existantes. En effet, le nombre d'études demeure faible. Par ailleurs, ces études ne prennent pas nécessairement en compte le fait que les dispositifs en volume sont les plus faciles à gérer pour les entreprises.

Ces études suggèrent toutefois qu'il est hasardeux, en particulier dans le cas d'un dispositif en volume, de retenir une hypothèse d'effet de levier supérieure à 1.

c) L'effet de levier de la tranche à 5 % est probablement négligeable

L'étude de la direction générale du Trésor de janvier 2009, reposant sur une analyse purement macroéconomique, ne prend pas en compte les modalités concrètes de la réforme de 2008, mais se contente d'évaluer l'impact d'une augmentation du CIR d'un montant donné (alors évalué à 2,4 milliards d'euros194(*)).

Or, sur ce montant, seulement 85 % doivent être pris en compte, l'effet de levier du taux de 5 % au-delà de 100 millions d'euros de dépenses étant probablement à peu près nul.

On rappelle qu'avant la réforme de 2008, le CIR était plafonné à 16 millions d'euros (ce qui, compte tenu d'un taux de 10 % pour la part en volume, et en supposant que les dépenses des entreprises concernées étaient stables, correspondait à des dépenses de 160 millions d'euros). La réforme de 2008 a supprimé le plafonnement, et instauré un taux de CIR de 5 % à partir de 100 millions d'euros de dépenses.

La part des grandes entreprises dans le CIR a donc légèrement augmenté avec la réforme de 2008195(*). Cette augmentation était volontaire. Ainsi, comme le souligne le rapport au Parlement sur le CIR de mars 2010, « le déplafonnement de la mesure avec la seconde tranche à 5 % vise à renforcer l'attractivité de la France pour les activités de R&D des grandes entreprises, françaises et étrangères ».

Le problème est qu'à moins de supposer que sans le CIR les dépenses de R&D diminueraient, l'effet incitatif d'une mesure comme le CIR dépend de son taux marginal, c'est-à-dire de son montant pour un euro de R&D supplémentaire. Or, un taux de 5 % est probablement trop faible pour inciter à réaliser des dépenses de R&D supplémentaires, et a donc vraisemblablement le même impact sur les dépenses de R&D que s'il s'agissait d'un plafond. En particulier, une étude196(*) suggère que l'efficacité optimale des aides publiques serait atteinte pour un taux compris entre 10 % et 20 %197(*). Ainsi, le rapport de 2010 de l'inspection générale des finances estime que « parmi les modifications introduites en 2008, le déplafonnement du CIR (...) est celle dont les effets sont le plus incertains ».

A la connaissance du rapporteur spécial, il n'existe pas d'estimation de l'augmentation du CIR hors entreprises plafonnées198(*) ou « quasi-plafonnées »199(*), qui correspond au montant devant être pris en compte pour évaluer l'impact de la réforme de 2008 (le reste correspondant de fait à une simple baisse d'impôt sur les sociétés, déconnectée des dépenses de R&D). Le tableau ci-après a donc été établi par le rapporteur spécial. Bien qu'il n'indique que des ordres de grandeur, il permet de parvenir à des conclusions intéressantes.

La part du CIR correspondant aux entreprises plafonnées ou quasi-plafonnées peut être évaluée à environ 10 % de la créance totale avant la réforme et 15 % après. La réforme ayant fait passer la créance de 1,7 milliard d'euros à 4,5 milliards d'euros, le CIR bénéficiant aux autres entreprises est donc passé de 0,2 milliard d'euros à 0,6 milliard d'euros, soit une augmentation de 0,4 milliard d'euros (pour 2,8 milliards d'euros d'augmentation totale).

L'évolution de la créance du CIR avec et sans la réforme de 2008 (2008) :
une tentative de décomposition selon que le déclarant est ou non plafonné ou « quasi-plafonné » (chiffrage indicatif)

(en millions d'euros)

 

Sans la réforme

Avec la réforme

Ecart

CIR des déclarants plafonnés ou quasi-plafonnés1

0,22

0,63

0,4

CIR des autres déclarants4

1,5

3,9

2,4

Total5

1,7

4,5

2,8

Rappel : les déclarants sont les entreprises (c'est-à-dire notamment les filiales), les bénéficiaires les contribuables (c'est-à-dire notamment les groupes).

200 Avant la réforme : plafond de 16 millions d'euros pour le CIR. Après la réforme : « quasi-plafond » de 100 millions d'euros pour les dépenses (au-delà duquel le taux du CIR passe de 30 % à 5 %).

2 Avant la réforme : si le nombre de déclarants concernés était de 16 (comme en 2008 pour le « quasi-plafonnement » actuel), ils percevraient un CIR de 16 × 16 = 256 millions d'euros. Toutefois le « quasi-plafonnement » actuel étant en pratique plus bas que l'ancien plafonnement (dépenses de 100 millions d'euros, contre des dépenses auparavant de 16 / 10 % = 160 millions d'euros en l'absence d'augmentation), le nombre de déclarants concernés était moins élevé.

Après la réforme : 16 déclarants en 2008 × 100 millions d'euros × 30 % + coût de la tranche à 5 % évalué à 107 millions d'euros en 2008 par le rapport de l'IGF de 2010 sur le CIR.

3 Selon le rapport de l'inspection générale des finances de septembre 2010, le CIR de 5 % pour les dépenses au-dessus de 100 millions d'euros coûte 107 millions d'euros (2008). Comme selon ce rapport « il n'y a que 16 déclarants au CIR qui dépassent le seuil des 100 M€ », le CIR « non plafonné » perçu par eux est de l'ordre de 161000,3 = 480 millions d'euros (soit 0,6 milliard d'euros au total).

4 Calculé par différence.

5 Assiette du CIR en 2007 et en 2008 (source : données transmises par le MESR au rapporteur spécial).

Source : commission des finances

3. L'hypothèse d'élasticité de 0,075 retenue par le Trésor pour l'ensemble de l'économie est plausible...

L'étude du Trésor de janvier 2009 retient, au niveau de l'ensemble de l'économie française, une hypothèse d'élasticité du PIB au stock de connaissance de 0,075 (c'est-à-dire de 0,1, diminuée de 25 % pour prendre ne compte le fait qu'une partie du supplément de R&D français sera utilisé non par des entreprises françaises, mais par des entreprises d'autres Etats, en particulier européennes).

a) Les estimations relatives au secteur industriel se situent généralement autour de 0,1

Pour des raisons techniques, les estimations portant sur un pays spécifique portent en pratique généralement non sur son économie dans son ensemble, mais sur ses seules entreprises industrielles, sur la base du seul rendement privé (c'est-à-dire sans prise en compte des externalités positives pour les entreprises autres que celles réalisant la dépense de R&D considérée).

· Une revue200(*) des estimations existantes réalisée en 2005 par le Congressional Budget Office, organisme d'expertise non partisan du Congrès des Etats-Unis, souligne que l'estimation de cette élasticité varie selon la méthode utilisée :

- les études microéconomiques dites « en coupe », c'est-à-dire comparant les entreprises à un moment donné (en « neutralisant » dans la mesure du possible leurs autres différences), suggèrent une élasticité comprise entre 0 et 0,6, généralement entre 0,1 et 0,2 (autrement dit, au sein d'un secteur, les entreprises réalisant davantage de R&D ont une productivité plus élevée que les autres entreprises comparables) ;

- toutefois, celles utilisant des séries temporelles, c'est-à-dire comparant une même entreprise à différents moments (et dont les résultats sont selon le CBO « plus pertinents que les conclusions des études en coupe pour les modélisations à long terme de l'économie »), conduisent à des résultats plus faibles, avec une élasticité de 0,07 en moyenne, et souvent peu significatifs. Selon le CBO, « à quelques exceptions près, les estimations de l'élasticité à la R&D réalisées à partir de séries temporelles perdent leur significativité statistique »201(*).

Pour mémoire, les estimations non de l'élasticité, mais du rendement202(*), sont comprises entre 0 et 0,6, avec une tendance centrale entre 0,2 et 0,3.

· Ces ordres de grandeur sont confirmés par la revue203(*) des études existantes publiée en 2010 par Bronwyn H. Hall, Jacques Mairesse et Pierre Mohnen.

Les estimations en coupe ou sur séries temporelles conduisent en effet à des élasticités de respectivement 0,1 et 0,08 en moyenne. Dans le cas de la France, ces chiffres sont de respectivement 0,14 et 0,07.

Ces estimations sont cependant fragiles, comme le montre le fait qu'elles varient fortement d'une étude à l'autre. A titre d'illustration, le tableau ci-après indique les résultats des principales études relatives à la France. La « fourchette » des estimations est comprise entre 0,022204(*) et 0,25 (soit respectivement environ 3 fois moins et 3 fois plus que l'hypothèse de 0,075 retenue par le Trésor au niveau de l'ensemble de l'économie).

L'élasticité du PIB au stock de connaissance : revue des principales études relatives à la France (niveau microéconomique)

(prise en compte du rendement privé uniquement)

 

Champ

Période

Elasticité du PIB à la R&D

Etudes en coupe et mixtes

Cuneo-Mairesse (1984)

182 entreprises

1974-79

0,20 (0,01)

Mairesse-Cuneo (1985)

390 entreprises chimiques, électriques, mécaniques

1974-79

0,18 (0,02)

Hall-Mairesse (1995)

197 entreprises

1980-87

0,25 (0,01)

Mairesse-Hall (1994)

1232 entreprises

1981-89

0,176 (0,004)

Crépon-Duguet-Mairesse (1998)

6 145 entreprises

1974-93

0,12 (0,01)

Mairesse-Mohnen-Kremp (2005)

488 entreprises

2000

0,043 (488 entreprises)

 

351 entreprises

 

0,028 (351 entreprises)

Moyenne

   

0,14

Estimations temporelles

Mairesse-Cuneo (1985)

390 entreprises

1974-79

0,022 (0,095)

Hall-Mairesse (1995)

197 entreprises

1980-87

0,05 à 0,17 (a)

     

0,069 (0,035) (b)

Mairesse-Hall (1994)

1232 entreprises

1981-89

0,080 (0,021) (a)

     

0,068 (0,014) (b)

Moyenne

   

0,07

Les chiffres entre parenthèses indiquent l'erreur-type (standard error). Plus le rapport entre le résultat et l'erreur-type est élevé, plus le résultat est significatif (c'est-à-dire que plus la probabilité que le résultat résulte du hasard est faible).

(a) Approche par les taux de croissance.

(b) Approche intra-entreprises.

Source : Bronwyn H. Hall, Jacques Mairesse, Pierre Mohnen, « Measuring the Returns to R&D », centre universitaire de recherche en analyse des organisations, série scientifique, Montréal, janvier 2010 ; calculs du rapporteur spécial

Comme le montre le tableau ci-avant, les estimations sur séries temporelles ont un résultat plus faible et plus souvent non significatif que les études en coupe ou mixtes.

L'étude précitée du Congressional Budget Office, jugeant les estimations sur séries temporelles méthodologiquement préférables, suggère de retenir « une élasticité de la production à la R&D qui se situerait entre environ 0,02 et 0,05 »205(*) (contre 0,075 selon l'étude du Trésor de janvier 2009, pour l'ensemble de l'économie française). Il s'agit certes d'une approche pessimiste. Il n'en demeure pas moins que de tels ordres de grandeur ne peuvent être écartés a priori.

b) Les estimations relatives aux économies considérées dans leur ensemble se situent généralement également autour de 0,1

La revue206(*) précitée du Congressional Budget Office indique que les études réalisées au niveau macroéconomique (reposant par définition sur le rendement social207(*), et non seulement le rendement privé), peu nombreuses, concluent généralement à une élasticité de l'ordre de 0,1, avec un intervalle compris entre 0 et plus de 0,6.

La revue précitée208(*) publiée en 2010 par Bronwyn H. Hall, Jacques Mairesse et Pierre Mohnen conduit quant à elle à une élasticité de l'ordre de 0,14, avec un intervalle compris entre 0,07 et 0,22, comme le montre le tableau ci-après.

L'élasticité du PIB au stock de connaissances : revue des principales études relatives à des pays

Etude

Echantillon

Période

Elasticité de la production au stock de connaissances du pays

Lichtenberg (1993)

53 pays

1960-85

0,07 (0,02 ou 0,03)

Coe-Helpman (1995)

22 pays

1971-90

0,22 (G7)
0,09 (autres)

Park (1995)

10 pays de l'OCDE

1973-87

0,17 (0,06)

Kao et al (1999)

22 pays

1971-90

0,20 (G7)

     

0,09 (autres)

Keller (1997)

22 pays

1971-90

0,13 (G7)

     

0,035 (autres)

van Pottelsberghe-Lichtenberg (2001)

13 pays

1971-90

0,05 (0,02) à 0,08 (0,02)

Moyenne*

   

0,14

* Calculée par le rapporteur spécial (quand les pays du G7 sont distingués des autres, eux seuls sont pris en compte).

Les chiffres entre parenthèses indiquent l'erreur-type (standard error). Plus le rapport entre le résultat et l'erreur-type est élevé, plus le résultat est significatif (c'est-à-dire que plus la probabilité que le résultat résulte du hasard est faible).

Source : Bronwyn H. Hall, Jacques Mairesse, Pierre Mohnen, « Measuring the Returns to R&D », centre universitaire de recherche en analyse des organisations, série scientifique, Montréal, janvier 2010 ; calculs du rapporteur spécial

Dans ces conditions, l'hypothèse de 0,075 retenue par l'étude précitée du Trésor (0,1 moins 25 % « captés » par les autres pays) peut a priori sembler prudente.

4. ... mais incertaine

On peut toutefois se demander dans quelle mesure les estimations de l'élasticité de la production au stock de connaissances réalisées au seul niveau industriel et celles réalisées au niveau de l'économie considérée dans son ensemble sont compatibles.

a) La question de la différence d'impact entre services et industrie : un enjeu à relativiser dans le cas des services bénéficiant le plus du CIR ?

Une première incertitude sur l'impact du CIR sur le PIB est que le CIR s'adresse à l'ensemble des entreprises, quel que soit leur domaine d'activité. Ainsi, il bénéficie pour un tiers à des branches de services. Or, il n'est pas prouvé qu'un euro de R&D dans les services contribue autant à la croissance qu'un euro de R&D dans l'industrie.

(1) Les études sur l'impact des dépenses de R&D sur le PIB portent uniquement sur l'industrie

Dans sa revue précitée209(*) des estimations existantes de l'impact des dépenses de R&D sur le PIB, le Congressional Budget Office considère que, les études existantes étant limitées à l'industrie, leurs résultats ne peuvent peut-être pas être étendus à l'ensemble de l'économie. Ainsi, les études « trouvent généralement que le capital en R&D est un facteur contribuant significativement aux différences de productivité entre entreprises, bien que ce résultat soit largement limité au secteur manufacturier, et peut-être aux activités des secteurs scientifiques »210(*).

De même, dans leur revue précitée211(*), Bronwyn H. Hall, Jacques Mairesse et Pierre Mohnen indiquent : « Si l'on regarde les exemples des tableaux [de leur article], on peut voir que presque tous les résultats ont été obtenus pour le secteur manufacturier, qui représente une part de plus en plus faible de l'économie dans la plupart des pays développés. Le défi est donc ici d'appliquer les méthodes qui ont été développées pour ce secteur aux données des services et du secteur financier, où il y a maintenant une quantité importante de R&D et d'innovation. Cela exigerait d'être attentif au problème de la R&D sous-reportée ou non-reportée dans ces secteurs et de repenser la fonction de production »212(*).

(2) La nécessité d'études portant sur les services

Compte tenu du poids croissant des services dans l'économie française, et en particulier dans la R&D, il serait utile de vérifier que cet impact est au moins égal à celui constaté dans l'industrie.

Si ces études indiquaient que l'impact d'un euro de CIR sur le PIB est plus faible dans les services que dans le reste de l'économie, il faudrait recentrer le CIR sur l'industrie. Cela pourrait être fait en prenant en compte les investissements pour un montant plus élevé213(*), en réduisant le taux forfaitaire servant à évaluer les dépenses de fonctionnement, et en augmentant le taux du CIR.

(3) Un faible aléa ?

Cet aléa semble cependant modeste dans le cas des services bénéficiant le plus du CIR.

En effet, concrètement les services bénéficiant du CIR sont très liés à l'industrie. Comme le montre le tableau page 70, il s'agit essentiellement de la recherche et développement, de l'architecture et de l'ingénierie, ainsi que du conseil et de l'assistance en informatique.

Compte tenu de la nature particulière des services concernés, il paraît raisonnable de considérer que dans leur cas l'impact des dépenses de R&D sur le PIB est le même que dans celui de l'industrie.

b) Le vrai enjeu : la question de l'impact des dépenses de R&D sur la productivité des secteurs non technologiques

La véritable interrogation porte en réalité sur l'impact du CIR sur les secteurs peu technologiques.

Dans sa revue précitée214(*) des estimations existantes de l'impact des dépenses de R&D sur le PIB, le Congressional Budget Office indique : « Plusieurs études ont trouvé que la R&D réalisée dans des secteurs « scientifiques » ou « intensifs en recherche » (comme la chimie, la pharmacie, les ordinateurs et l'électronique) produit des retours plus importants que la R&D réalisée dans d'autres secteurs. Bien que l'élasticité à la R&D soit généralement positive et significative pour les entreprises scientifiques, elle est généralement plus faible et souvent statistiquement non significative pour les entreprises non scientifiques »215(*).

Ainsi, certaines études suggèrent que l'impact sur le PIB d'un euro de R&D serait négligeable pour les secteurs peu technologiques. A titre d'illustration, le tableau ci-après reproduit les principaux résultats d'une étude publiée en 2009 par le Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit, un organisme de recherche localisé à Bonn.

Elasticité de la productivité du travail au stock de R&D par salarié

 

Echantillon entier

Haute technologie

Moyenne technologie

Basse technologie

Méthode utilisée

En coupe (a)

Effet aléatoire (b)

En coupe (a)

Effet aléatoire (b)

En coupe (a)

Effet aléatoire (b)

En coupe (a)

Effet aléatoire (b)

Estimations sectorielles*

0,096

0,085

0,13

0,234

0,039

0,01

0,017

-0,12

(0,007)

(0,021)

(0,034)

(0,055)

(0,009)

(0,031)

(0,017)

(0,017)

Estimations sur entreprises**

0,104

0,104

0,169

0,138

0,115

0,126

0,029

0,048

(0,009)

(0,017)

(0,019)

(0,03)

(0,014)

(0,031)

(0,015)

(0,026)

Les chiffres entre parenthèses indiquent l'erreur-type (standard error). Plus le rapport entre le résultat et l'erreur-type est élevé, plus le résultat est significatif (c'est-à-dire que plus la probabilité que le résultat résulte du hasard est faible).

(a) Pooled ordinary least squares. (b) Random effects.

* Echantillon limité au secteur manufacturier de l'Union européenne. La répartition entre les trois catégories se fait selon des seuils de dépenses de R&D de 2 % et 5 % de la valeur ajoutée (conformément à la pratique de l'OCDE).

** Echantillon de 532 grandes entreprises européennes, concernant notamment les services. La répartition entre les trois catégories se fait selon des seuils de dépenses de R&D de 5 % et 15 % de la valeur ajoutée (les grandes entreprises tendant à être plus intensives en R&D).

Source : d'après Raquel Ortega-Argilés, Mariacristina Piva, Lesley Potters, Marco Vivarelli, « Is Corporate R&D Investment in High-Tech Sectors More Effective ? Some Guidelines for European Research Policy », Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit, discussion paper 3945, janvier 2009

Selon cette étude, l'élasticité est sur la totalité de l'échantillon d'environ 0,1 (ce qui correspond à l'ordre de grandeur habituellement retenu). Toutefois l'impact des dépenses de R&D devient ambigu (voire peu significatif) dans le cas de la moyenne technologie, et peu significatif, voire négatif, dans celui de la basse technologie.

Ce résultat est vraisemblable. En effet, supposer, par exemple, que l'élasticité de la productivité au stock de R&D est de 0,1 quelle que soit l'intensité en R&D revient à dire - pour prendre un cas extrême - que si une entreprise fait passer son stock de connaissance de 1 € à 1,10 €, ce qui représente une augmentation de 10 % (correspondant à celle résultant de la réforme de 2008 avec un effet de levier de 1216(*)), sa productivité est accrue de 10 % × 0,075 = 0,75 %, ce qui est manifestement irréaliste.

c) Une élasticité très faible de la production au stock de connaissances au niveau de l'ensemble de l'économie ne peut être exclue

Si l'élasticité de la production des branches peu technologiques au stock de connaissances était nulle, les estimations de cette élasticité au niveau de l'ensemble de l'économie pourraient devoir être revues à la baisse.

A titre illustratif, le « passage » de cette élasticité au niveau des entreprises industrielles à celui de l'ensemble de l'économie peut être fait selon un raisonnement en deux étapes.

· Dans un premier temps, il faut majorer les élasticités présentées ci-avant au niveau des entreprises industrielles, afin de prendre en compte, outre le rendement privé des dépenses de R&D, leur rendement social. Selon les estimations habituelles, le rendement social pourrait être de 2 à 4 fois supérieur au rendement privé (de l'ordre de 30 %, contre 7-14 %)217(*). Une élasticité privée (au niveau des entreprises industrielles) de la production au stock de connaissances de 0,1 peut donc correspondre à une élasticité sociale (au niveau de l'ensemble de l'économie) de 0,2 à 0,4.

· Si l'on suppose que les estimations de l'élasticité de la production au stock de connaissances réalisées au niveau industriel correspondent à l'élasticité des branches fortement ou moyennement technologiques, avec l'hypothèse d'une élasticité nulle dans le cas des branches peu technologiques, on parvient à une élasticité faible au niveau de l'ensemble de l'économie.

En effet, les dépenses de R&D sont très concentrées, puisque les branches de moyenne ou haute technologie (définies ici comme celles ayant des dépenses de R&D supérieures ou égales à 2 % de leur valeur ajoutée218(*)) ne représentent qu'environ 10 % des dépenses de R&D, alors qu'elles représentent environ 90 % du PIB, comme le montre le tableau ci-après.

La répartition de la R&D entre branches plus ou moins intensives en R&D (2009)

   

Intensité en R&D*

DIRDE

Valeur ajoutée**

   

En %

En Mds €

En Mds €

En % de la DIRDE

En Mds €

En Mds €

En % de la valeur ajoutée*

Branches moyennement ou très technologiques

Produits informatiques, électroniques et optiques

54,9

3,9

23,3

88,6

7,1

200,7

11,8

Industrie automobile

47,3

4,3

9,1

Industrie pharmaceutique

42,5

3,4

8,0

Autres matériels de transport

38,9

2,8

7,2

Cokéfaction et raffinage

20,0

0,2

1,0

Equipements électriques

13,4

0,9

6,7

Industrie chimique

13,2

1,4

10,6

Industries extractives

9,5

0,2

2,1

Métallurgie

8,2

0,4

4,9

Machines et équipements n.c.a.

7,8

0,9

11,5

Produits en caoutchouc et en plastique

6,2

0,7

11,3

Autres industries manufacturières n.c.a.

5,4

0,4

7,4

Autres produits minéraux non métalliques

3,7

0,3

8,1

Activités informatiques et services d'information

3,7

1,4

38,3

Édition, audiovisuel et diffusion

3,5

0,7

20,2

Produits métall. Sauf machines

3,0

0,6

19,8

Télécommunications

2,9

0,8

27,4

Branches peu technologiques

Fab. textiles, habillement, industrie du cuir et chaussure

2,0

0,1

3,0 

11,4

5,1

1503,9

88,2

Fab. de denrées alim. boissons et produits à base de tabac

1,9

0,6

32,1

Agriculture, sylviculture et pêche

1,6

0,4

25,8

Prod.et dist. électricité, gaz, vapeur et d'air conditionné

1,5

0,4

27,5

Prod. et dist. eau ; assainissement, gestion des déchets et dépollution

0,9

0,1

10,9

Travail du bois, industries du papier et imprimerie

0,9

0,1

11,7

Activités spécialisées, scientifiques et techniques

0,8

0,9

111,3

Activités financières et d'assurance

0,3

0,2

76,3

Construction

0,1

0,1

109,4

Autres activités n.c.a.

0,0

0,1

1009,5

Transports et entreposage

0,0

0,0

84,3

 

Ensemble

1,5

26,3

26,3

 100

1704,6

1704,6

100

* DIRDE/valeur ajoutée. **Valeur ajoutée brute marchande.

Source : données transmises par le MESR, calculs du rapporteur spécial

Ainsi, si l'élasticité de la productivité au stock de R&D était nulle pour les branches peu technologiques, cette élasticité serait de l'ordre de 0,02 à 0,04 au niveau de l'ensemble de l'économie (au lieu de 0,2 à 0,4 pour les branches technologiques - en prenant en compte les rendements sociaux -, et, selon les estimations habituelles, de l'ordre de 0,1 pour l'ensemble de l'économie). L'impact de la réforme de 2008 sur le PIB s'en trouverait à peu près divisé par un coefficient compris entre 2,5 et 5.

Une mesure d'économie envisageable : fixer un seuil minimal d'intensité en R&D ?

Dans ces conditions, s'il était décidé de réaliser des économies sur le CIR, plutôt que de le réduire uniformément pour toutes les entreprises, on pourrait en subordonner le bénéfice à un seuil minimal d'intensité en R&D.

Le tableau de la page 214 du présent rapport d'information suggère qu'un tel « ciblage » pourrait permettre de réduire son coût d'environ 10 %219(*).

Le droit communautaire interdit les aides sectorielles. Il serait toutefois envisageable de réserver le bénéfice du CIR aux entreprises dont les dépenses de R&D représentent au moins un certain montant de leur valeur ajoutée. Les analyses de l'étude précitée du Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit suggèrent que ces seuils pourraient être modulés en fonction de la taille de l'entreprise (les grandes entreprises tendant à avoir une plus forte intensité technologique).

d) L'intervalle à retenir pour l'élasticité de la production au stock de connaissances : de 0,01 à 0,2, avec une hypothèse centrale de 0,1 ?

Les éléments qui précèdent suggèrent de retenir pour l'élasticité de la production au stock de connaissance une hypothèse « centrale » de l'ordre de 0,1 (contre 0,075 pour le Trésor), soit légèrement inférieure à la moyenne des estimations portant sur les échantillons de pays (on l'a vu de 0,14). Il ne s'agit évidemment pas d'une remise en cause de l'hypothèse retenue par le Trésor, tout aussi vraisemblable.

Le Trésor ne fait varier dans ses scénarios que l'effet de levier (de 1 ou 2), maintenant l'élasticité de la production au stock de connaissances fixe (à 0,075). Toutefois les incertitudes quant à cette dernière estimation justifient de distinguer dans ce cas également plusieurs scénarios.

L'hypothèse basse semble être de l'ordre de 0,01. Il s'agit du cas de figure extrême où l'élasticité (avec prise en compte du rendement social) serait de 0,1220(*) pour les branches moyennement ou très technologiques (qui réalisent 90 % des dépenses de R&D) mais nulle pour les secteurs peu technologiques : comme ces derniers représentent 90 % du PIB, un tel cas de figure impliquerait de diviser l'élasticité globale par à peu près 10.

L'hypothèse haute peut quant à elle correspondre à l'estimation la plus élevée des études portant sur les échantillons de pays, soit 0,2.

C. QUEL IMPACT SUR LE PIB POUR LA RÉFORME DE 2008 ?

1. L'impact de la réforme de 2008, selon le rapporteur spécial : un PIB augmenté d'environ 0,5 point en 2022, mais avec une marge d'erreur considérable

Ces considérations conduisent à une certaine prudence en ce qui concerne l'impact sur le PIB de la réforme de 2008.

Selon l'étude précitée du Trésor de janvier 2009, l'impact sur le PIB serait compris entre 0,3 et 0,6 point de PIB en 2022. Si l'on prend en compte le fait que la réforme de 2008 coûte 2,8 milliards d'euros par an, et non 2,4 milliards d'euros comme supposé par cette étude, l'impact est compris entre 0,4 et 0,7 points de PIB.

Les estimations du rapporteur spécial conduisent à confirmer cet ordre de grandeur, avec une évaluation « centrale » de 0,5 point de PIB. Toutefois la marge d'erreur est considérable, avec une « fourchette » d'estimations comprise entre 0 et près de 2 points de PIB, comme le montre le tableau ci-après.

L'impact de la réforme du CIR de 2008 sur le PIB de 2022, selon différents jeux d'hypothèses

(pour un montant de la réforme de 2008 de 2,8 milliards d'euros)

(en points de PIB)

Hypothèses complémentaires (identiques à celles retenues par Paul Cahu, Lilas Demmou, Emmanuel Massé, « Les effets économiques de la réforme du crédit d'impôt recherche de 2008 », Trésor-éco n° 50, janvier 2009) : stock de connaissances de 340 milliards d'euros en 2007, tendant spontanément à se déprécier chaque année de 10 %.

Les hypothèses B et 2 sont les plus vraisemblables selon les analyses du rapporteur spécial. Les autres hypothèses correspondent aux estimations « extrêmes » des études disponibles pour la France (cf. ci-avant).

L'effet de levier est le montant des dépenses de R&D supplémentaires suscitées par un euro de CIR. L'élasticité du PIB au stock de connaissances est l'augmentation du PIB (en %) suscitée par une augmentation de ce stock de 1 %.

Source : calculs du rapporteur spécial

2. Un enjeu essentiel : la réforme de 2008 ne sera efficace que si l'offre de chercheurs est accrue

Les estimations macroéconomiques présentées ci-avant supposent implicitement que le CIR, qui repose directement ou indirectement pour 75 % de son assiette sur les salaires, permet effectivement aux entreprises d'embaucher davantage de chercheurs. Si l'offre de chercheurs demeurait fixe, le CIR se traduirait essentiellement par une augmentation des salaires des chercheurs, sans impact sur le PIB à long terme.

D. LES MESURES NÉCESSAIRES À MOYEN TERME POUR FINANCER LA RÉFORME DE 2008 NE RÉDUIRONT PAS LE PIB À L'HORIZON 2022

On pourrait a priori se demander si la situation des finances publiques, obligeant à financer le CIR autrement que par le déficit public, ne réduirait pas son impact à long terme. Tel ne semble pas être le cas.

1. La réforme de 2008 implique, pour ramener le déficit public sous les 3 points de PIB en 2013, des mesures sur les dépenses et les recettes pour un montant équivalent

Les estimations macroéconomiques de l'impact du CIR présentées ci-avant ne concernent que l'impact du CIR stricto sensu, sans prendre en compte les diminutions de dépenses ou augmentations de recettes qui pourraient être nécessaires pour le financer.

Or, dans le contexte actuel des finances publiques, impliquant de ramener le déficit sous la limite de 3 points de PIB en 2013, le CIR - qui ne peut s'autofinancer qu'à long terme - n'est pas financé par le déficit, mais exige de réaliser à due concurrence des augmentations de recettes ou des diminutions de dépenses.

La prise en compte du CIR par la comptabilité nationale

Le déficit public pris en compte par le pacte de stabilité est le déficit public au sens de la comptabilité nationale, qui comptabilise les recettes fiscales de manière légèrement différente de celle de la comptabilité de caisse utilisée par la comptabilité budgétaire :

- elles sont prises en compte en droits constatés, c'est-à-dire lors de la constitution de la créance (en moyenne de 2007 à 2010 la correction annuelle correspondante a été inférieure à 1 milliard d'euros, et a en quasi-totalité concerné la TVA221(*): en 2009 le remboursement anticipé de TVA aux entreprises dans le cadre du plan de relance a coûté près de 4 milliards d'euros en comptabilité budgétaire, mais rien en comptabilité nationale222(*)) ;

- les crédits d'impôt effectivement remboursés sont des dépenses (sans que ce changement de nature n'ait évidemment d'impact sur le solde).

Dans le cas du CIR, la première règle suggèrerait qu'il soit pris en compte à hauteur de la créance, et non du coût budgétaire. Cependant en pratique les comptables nationaux n'entrent pas dans le détail des mécanismes des différents impôts pour réaliser des corrections en droits constatés au niveau des différentes dépenses fiscales. Ainsi, le CIR est de fait pris en compte à hauteur de son coût budgétaire. Cela explique que le versement anticipé du CIR dans le cadre du plan de relance, qui a augmenté le déficit budgétaire de 2009 de 3,8 milliards d'euros223(*), ait été considéré comme augmentant le déficit public au sens de la comptabilité nationale à due concurrence224(*).

Ainsi, la réforme de 2008 implique de prendre en 2013 des mesures sur les dépenses et les recettes d'un montant égal à son coût budgétaire en 2013, soit - après prise en compte du contrecoup plan de relance - près de 2 milliards d'euros225(*), ou 0,1 point de PIB. Si le déficit public n'était ramené à 3 points de PIB qu'en 2014, le contrecoup du plan de relance serait alors totalement résorbé, de sorte que pour atteindre l'objectif de 3 points de PIB il faudrait prendre environ 3 milliards d'euros de mesures supplémentaires, soit 0,15 point de PIB.

Dans ces conditions, on pourrait craindre a priori que ces mesures réduisent l'impact de la réforme de 2008.

2. Ces mesures ne réduiront vraisemblablement pas le PIB à long terme

Toutefois les mesures destinées à financer la réforme de 2008 ne devraient pas avoir d'impact sur le PIB à l'horizon 2022 (retenu par l'étude précitée du Trésor pour le chiffrage de l'impact du CIR).

Certes, certains travaux suggèrent que cet impact pourrait être significatif. Ainsi, selon le modèle Mésange de la direction générale du Trésor, une augmentation d'1 point de PIB des prélèvements obligatoires réduit le PIB de 1,1 point au bout de 10 ans et 1,3 point de PIB à long terme. Il en résulterait que la réforme du CIR de 2008, de l'ordre de 0,15 point de PIB, serait financée par des augmentations de prélèvements obligatoires réduisant le PIB de près de 0,2 point de PIB à long terme. L'impact attendu de la réforme de 2008, de l'ordre de 0,5 point de PIB selon le rapporteur spécial (de 0,3 à 0,6 points de PIB en 2022 selon la direction générale du Trésor), serait donc divisé par deux par les mesures destinées à permettre son financement.

Toutefois le modèle Mésange, de type keynésien, est peu approprié pour faire des simulations à long terme. Par ailleurs, les économistes considèrent généralement que le multiplicateur budgétaire est nul sur le long terme. Il paraît donc raisonnable de considérer que les mesures nécessaires à court terme pour financer la réforme du CIR de 2008 n'auront pas d'impact sur le PIB à long terme.


* 183 Paul Cahu, Lilas Demmou, Emmanuel Massé, « Les effets économiques de la réforme du crédit d'impôt recherche de 2008 », Trésor-éco n° 50, janvier 2009.

* 184 Cette étude comprend une mention selon laquelle « ce document a été élaboré sous la responsabilité de la direction générale du Trésor et de la politique économique et ne reflète pas nécessairement la position du ministère de l'Économie, de l'Industrie et de l'Emploi ».

* 185 Paul Cahu, Lilas Demmou, Emmanuel Massé, « L'impact économique de la réforme du crédit d'impôt recherche », Revue économique 2010/2 vol. 61, Presses de Sciences Po, 2010.

* 186 Rapport général (2011-2012) du 17 novembre 2011, tome III, annexe 21.

* 187 Jacques Mairesse, Benoît Mulkay, « Une évaluation du crédit d'impôt recherche en France, 1980-1997 », documents de travail du centre de recherche en économie et statistiques n°2004-43, Insee, 2004.

* 188 Jacques Mairesse, Benoît Mulkay, « Evaluation de l'impact du crédit d'impôt recherche », rapport pour le ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche, novembre 2011.

* 189 Montant intermédiaire entre le chiffrage de la réforme de 2008 tel qu'il était alors évalué (2,4 milliards d'euros) et celui résultant des données fournies par le MESR au rapporteur spécial (2,8 milliards d'euros).

* 190 La notion d'élasticité ne doit pas être confondue avec celle de rendement, qui dans le cas présent correspond au supplément de PIB pour un euro (et non 1 %) d'augmentation du stock de connaissances. La conversion entre une élasticité et un rendement n'est possible que si l'on connaît la valeur du stock de connaissances.

* 191 « Ashenfelter et al. soulignent qu'en l'absence de biais il n'y aurait pas de raison que la précision des estimations publiées (mesurée par l'erreur-type) dépende de leur résultat, et donc que nous ne devrions pas observer de corrélation significative entre ces estimations et leurs erreurs standard. En revanche, s'il y a un biais de publication, on peut s'attendre à trouver une corrélation positive entre les estimations publiées et leurs erreurs standard. De fait, quand le niveau de précision diminue (augmentant l'erreur-type), des estimations plus élevées ont plus de chance d'être rapportées que des estimations plus basses. Une corrélation positive significative entre les estimations publiées et les erreurs standard donne donc une certaine présomption d'un biais de publication, même s'il pourrait aussi être dû à d'autres facteurs » (traduction par la commission des finances).

* 192 Pierre Mohnen, Boris Lokshin, « What does it take for an R&D tax incentive policy to be effective? », document de travail #2009-014, United Nations University - Maastricht Economic and social Research and training centre on Innovation and Technology, 23 février 2009.

* 193 Traduction par la commission des finances.

* 194 Il résulte des données transmises par le MESR au rapporteur spécial que la réforme de 2008 aurait en réalité augmenté la créance de 2008 de 2,8 milliards d'euros.

* 195 Selon le rapport de l'IGF sur le CIR de septembre 2010, « entre 2007 et 2008 la part des PME indépendantes dans le total des créances du CIR est passée de 23,8 % à 20,3 %. Parallèlement, les 50 plus gros bénéficiaires du CIR voyaient leur part passer de 24 % à 31 % du total (soit une progression de 872 M€ des créances) ».

* 196 D. Guellec et B. Van Pottelsberghe, «The impact of public R&D expenditures on business R&D», version révisée de novembre 2001.

* 197 « L'efficacité du financement public de la R&D des entreprises semble avoir la forme d'une courbe en U inversée, augmentant jusqu'à un taux de subvention moyen d'environ 10 %, et diminuant au-delà. Au-dessus d'un niveau de 20 %, l'argent public supplémentaire apparaît se substituer au financement privé » (traduction de la commission des finances).

* 198 CIR hors entreprises soumises au plafond de 16 millions d'euros (avant la réforme de 2008).

* 199 CIR hors entreprises soumises au « quasi-plafond » de 100 millions d'euros (depuis la réforme de 2008).

* 200 Congressional Budget Office, « R&D and Productivity Growth », Background Paper, juin 2005.

* 201 Traduction par la commission des finances.

* 202 La notion d'élasticité ne doit pas être confondue avec celle de rendement (rate of return), qui dans le cas présent correspond au supplément de PIB pour un euro (et non 1 %) d'augmentation du stock de connaissances. La conversion entre une élasticité et un rendement n'est possible que si l'on connaît la valeur du stock de connaissances.

* 203 Bronwyn H. Hall, Jacques Mairesse, Pierre Mohnen, « Measuring the Returns to R&D », centre universitaire de recherche en analyse des organisations, série scientifique, Montréal, janvier 2010.

* 204 Et même 0 si l'on prend en compte le fait que ce résultat est statistiquement non significatif.

* 205 « La forte amplitude des estimations de l'élasticité à la R&D rend difficile de répondre à la (...) question (...) de l'ampleur de l'impact de la R&D sur la productivité. S'il était nécessaire de retenir un seul chiffre à utiliser dans les modèles macroéconomiques, une stratégie raisonnable serait de choisir une valeur se situant dans la tendance centrale des estimations de la littérature empirique. Choisir une valeur dans l'intervalle central est cohérent avec l'hypothèse d'un rendement de la R&D légèrement plus élevé que pour les autres types de dépense des entreprises. Cette stratégie conduit à écarter une estimation de l'élasticité égale à zéro, qui impliquerait que la R&D n'a pas d'impact sur la productivité et est donc systématiquement non rentable. Elle conduit également à écarter les estimations du haut de l'intervalle, qui sont irréalistes parce qu'elles seraient peu susceptibles de subsister pendant de longues périodes. Ainsi, une estimation du rendement entre 0,2 et 0,3 serait raisonnable, ce qui impliquerait une élasticité de la production à la R&D qui se situerait entre environ 0,02 et 0,05 » (traduction par la commission des finances).

* 206 Congressional Budget Office, « R&D and Productivity Growth », Background Paper, juin 2005.

* 207 C'est-à-dire prenant en compte les externalités positives pour les autres entreprises des dépenses de R&D réalisées par une entreprise donnée.

* 208 Bronwyn H. Hall, Jacques Mairesse, Pierre Mohnen, « Measuring the Returns to R&D », centre universitaire de recherche en analyse des organisations, série scientifique, Montréal, janvier 2010.

* 209 Congressional Budget Office, « R&D and Productivity Growth », Background Paper, juin 2005.

* 210 Traduction par la commission des finances.

* 211 Bronwyn H. Hall, Jacques Mairesse, Pierre Mohnen, « Measuring the Returns to R&D », centre universitaire de recherche en analyse des organisations, série scientifique, Montréal, janvier 2010.

* 212 Traduction par la commission des finances.

* 213 Par exemple en prenant en compte les investissements et non les seuls amortissements.

* 214 Congressional Budget Office, « R&D and Productivity Growth », Background Paper, juin 2005.

* 215 Traduction par la commission des finances.

* 216 Réforme coûtant près de 3 milliards d'euros/DIRDE de l'ordre de 25 milliards d'euros.

* 217 Rachel Griffith, « How important is business R&D for economic growth and should the government subsidise it ? », Institute for Fiscal Studies, août 2001.

* 218 Conformément à la pratique de l'OCDE (cf. Raquel Ortega-Argilés, Mariacristina Piva, Lesley Potters, Marco Vivarelli, « Is Corporate R&D Investment in High-Tech Sectors More Effective ? Some Guidelines for European Research Policy », Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit, discussion paper 3945, janvier 2009).

* 219 Il est toutefois possible que la fixation d'une intensité technologique minimale par entreprise (et non par branche) conduise à des résultats sensiblement différents.

* 220Hypothèse d'élasticité de 0,05 sur la base des rendements privés × coefficient multiplicateur de 2.

* 221 Source : tableau intitulé « Passage du résultat d'exécution des lois de finances au déficit de l'Etat (S13111) au sens de Maastricht » disponible sur le site de l'Insee.

* 222 Source : programme de stabilité 2009-20012 de décembre 2008.

* 223 Source : réponse au questionnaire adressé au MESR par le rapporteur spécial.

* 224 Source : programme de stabilité 2009-20012 de décembre 2008.

* 225 Calcul du rapporteur spécial.