CCA 232 0085

PARTICIPATION DU MANAGER AU CONTRÔLE DE GESTION ET
PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
Armelle Godener, Marianela Fornerino
Association Francophone de Comptabilité | « Comptabilité Contrôle Audit »
2017/2 Tome 23 | pages 85 à 110
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ISSN 1262-2788
ISBN 9791093449104
DOI 10.3917/cca.232.0085
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Participation du manager
au contrôle de gestion et
performance managériale,
une nouvelle approche
Participation in Management
Control and Managerial
Performance, a new approach
Armelle GODENER* et Marianela FORNERINO*
Résumé
Abstract
Au croisement du courant comportementaliste et du courant relationnel en contrôle de
gestion, un modèle expliquant la Performance
managériale par la Participation du manager au processus de contrôle de gestion a été
développé et testé auprès de 157 managers.
Il se nourrit de la transposition au contrôle
de gestion des travaux du management de la
connaissance. La Participation du manager
comporte deux dimensions, la Contribution
du manager au contrôle de gestion et l’Utilisation qu’il fait des informations qui émanent
de ce processus. La Contribution du manager
Combining behavioural and relational
management control research streams, a model
explaining managerial performance by manager participation in management control processes was developed and tested with a sample of
157 managers. This model has benefited from
the research findings in knowledge management.
Manager participation has two dimensions:
1) the manager’s contribution to management
control, and 2) the use of the information emanating from the management accountant. The
results indicate that the relevance of the information provided by the management accountant
* Grenoble École de Management.
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Armelle Godener et Marianela Fornerino
PARTICIPATION DU MANAGER AU CONTRÔLE DE GESTION
ET PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
reçu en mai 2014 / accepté en juillet 2016 par Aude Deville
Armelle Godener et Marianela Fornerino
PARTICIPATION DU MANAGER AU CONTRÔLE DE GESTION
ET PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
influence positivement sa Performance managériale à travers une double médiation de la
Pertinence des informations que le contrôleur
fournit au manager et de l’Utilisation que le
manager fait de ces informations.
Mots-clés : performance managériale, participation au contrôle de
gestion, contribution du manager au
contrôle de gestion, pertinence des
informations, utilisation des informations.
Correspondance :
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Armelle Godener
Grenoble Ecole de Management
12 rue Pierre-Sémard
38000 Grenoble Cedex 1
[email protected]
and the manager’s use of this information mediate the influence of manager’s contribution on
managerial performance.
Keywords:
participation
manager
managerial
in
performance,
management
contribution
to
control,
management
control, information relevance, information use.
Marianela Fornerino
[email protected]
Introduction
Les travaux sur l’asymétrie de l’information et les matelas budgétaires (Merchant 1985 ; Dunk 1990 ;
Fisher et al. 2002), comme des travaux relatifs aux échanges entre contrôleurs de gestion et managers
(Oriot 2004 ; Bollecker et Niglis 2009) montrent que ces derniers sont tentés de ne pas partager
avec leurs contrôleurs de gestion toutes les informations qu’ils détiennent. Et si leur intérêt était tout
autre ?
L’abondante littérature rattachée au courant comportementaliste du contrôle de gestion cherche
depuis des décennies à comprendre dans quelle mesure la performance des managers est influencée
par leur participation budgétaire (Kren 1997 ; Naro 1998). Malgré les efforts déployés, une méta-analyse récente met en évidence la non-significativité globale de ce lien (Bonache et al. 2012). Une raison
de ces résultats décevants pourrait provenir du périmètre étroit de la variable participation retenu
par ce courant. D’une part, celle-ci est limitée au seul processus budgétaire alors que le contrôle de
gestion s’est considérablement élargi et comprend de nos jours le pilotage d’objectifs non financiers
ou des études ponctuelles d’aide à la décision. D’autre part, elle est restreinte aux seules négociations
annuelles entre le manager et son supérieur hiérarchique, tandis que les décisions se discutent régulièrement et que le service contrôle de gestion joue un rôle important dans les transferts d’informations.
C’est ce que montre un courant plus récent de travaux académiques, que nous appellerons le courant
relationnel, qui étudie les échanges entre contrôleurs de gestion et managers (Bourguignon 2001 ;
Pierce et O’Dea 2003, Löning et al. 2003 ; Oriot 2004 ; Bollecker et Niglis 2009) : il conclut que ces
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relations continues favorisent l’efficacité du processus en termes de collecte d’informations, d’adaptation aux besoins du manager et d’appropriation par ces derniers.
Pour sortir de l’impasse du courant comportementaliste, nous faisons appel aux apports du courant relationnel. Notre recherche se situe donc au croisement de ces deux courants de recherche.
Nous proposons d’étudier les échanges d’informations entre manager et contrôleur de gestion et leur
impact sur la Performance du manager. Pour atteindre cet objectif, nous avons retenu le concept
de Participation du manager au contrôle de gestion proposé par Godener et Fornerino (2005). Ce
concept considère le contrôle de gestion comme un ensemble de sous-processus indissociables, dont le
processus budgétaire n’est qu’un des composants. Il est défini comme le degré selon lequel un manager
s’engage dans le processus global de contrôle de gestion, à la fois en transmettant au contrôleur de
gestion les informations de qualité dont il dispose, et en utilisant les informations que ce dernier lui
apporte à son tour, que ce soit pour ses actions quotidiennes ou pour ses décisions importantes.
Pour développer notre modèle théorique, nous avons établi un parallèle entre le champ du management de la connaissance et celui du contrôle de gestion. Le management de la connaissance postule que l’individu a des connaissances qui doivent être mises à disposition de l’organisation dans
son ensemble au travers d’un processus formalisé. Le but est de favoriser la diffusion du savoir, au
service de la réalisation des objectifs de l’organisation (Ipe 2003). De façon similaire, le contrôle de
gestion prévoit la centralisation d’informations en provenance des différents services de l’entreprise,
pour – après traitement par le contrôleur de gestion – mettre à disposition de chaque manager les
informations dont il a besoin. Ces deux processus ont ainsi pour point commun la génération d’un
savoir collectif visant à favoriser la performance des différentes activités. Cela donne sens à la transposition au contrôle de gestion de résultats de la recherche en management de connaissance. Notre intérêt
s’est focalisé sur les concepts centraux du management de la connaissance que sont la Contribution au
savoir (knowledge contribution) et l’Utilisation des connaissances partagées (knowledge reuse) (Markus
2001 ; Majchrzak et al. 2004 ; Watson et Hewlett 2006). Ces deux concepts présentent des similarités
fortes avec les deux composantes de la Participation du manager au contrôle de gestion (Godener et
Fornerino 2005). Nous approfondissons l’étude de ces deux variables et explicitons le lien qui les unit.
Le développement de notre modèle prend aussi appui sur des théories qui relèvent de la psychologie sociale, comme c’est le cas de nombreux modèles du courant comportementaliste du contrôle de
gestion (Naro 1998).
Notre apport académique consiste à enrichir les travaux en contrôle de gestion en intégrant deux
approches complémentaires, jusque-là disjointes. Nous ouvrons une voie de recherche autour de la
variable Participation au contrôle de gestion et de son lien avec la Performance managériale. Au-delà,
la transposition au contrôle de gestion de résultats de la recherche en management de connaissance
correspond à une proposition nouvelle, qui pourrait se révéler fructueuse en termes théorique et
managérial. De plus, notre travail vise à fournir aux managers et contrôleurs de gestion une meilleure
compréhension des déterminants de la performance managériale et de l’importance pour chacun
d’entre eux de leurs échanges d’information.
Pour présenter notre travail, nous proposons d’abord une revue de littérature qui nous amène à
expliciter progressivement notre modèle (partie 1). Nous présentons alors l’étude empirique réalisée à
partir d’une enquête auprès de 157 managers (partie 2). Les résultats sont ensuite discutés (partie 3)
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et nous concluons sur les implications académiques et managériales de notre recherche ainsi que sur
ses limites.
Revue de littérature
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L’identification de la dimension humaine et sociale du contrôle de gestion a suscité dès les années 1950
un important courant de recherche, le courant comportementaliste du contrôle de gestion1. Son objet
d’étude est le manager, ses comportements et attitudes dans le cadre du processus budgétaire, et sa
performance. L’enjeu est de comprendre les conditions selon lesquelles le processus budgétaire favorise
la performance managériale, définie comme le degré selon lequel le manager et le service qu’il dirige
atteignent leurs objectifs sur l’ensemble des dimensions attendues (Govindarajan et Gupta 1985).
La Participation budgétaire est l’un des comportements les plus étudiés. Elle correspond au degré
d’implication et d’influence du manager dans l’élaboration de son propre budget (Milani 1975 ;
Nouri et Parker 1998) ou à la possibilité qu’a un manager de participer à l’élaboration de ses objectifs
budgétaires (Kenis 1979 ; Besson et al. 2004). Les résultats des travaux empiriques sont contradictoires : certains concluent à un lien positif entre Participation budgétaire et Performance managériale,
d’autres à un lien négatif et d’autres encore à l’absence de lien (Nouri et Parker 1998). Devant ce
constat, les chercheurs se sont lancés dans l’étude de variables susceptibles d’intervenir dans la relation. Malgré tous ces efforts, une méta-analyse récente n’a pas pu mettre en évidence la significativité
globale du lien attendu entre la Participation budgétaire et la Performance managériale (Bonache et al.
2012).
Le problème pourrait provenir du concept Participation budgétaire lui-même. D’une part, la fixation des objectifs budgétaires ne provient pas uniquement d’une négociation avec le supérieur hiérarchique une fois par an. D’autre part, elle ne devrait pas être dissociée des réflexions et échanges sur
les plans d’actions et leurs suivis (Besson et al. 2004). De plus, depuis l’émergence de ce courant de
recherche dans les années 1950, le contrôle de gestion s’est notablement développé. Au contrôle budgétaire initial sont venus s’ajouter l’élaboration d’objectifs non financiers, le suivi de leurs réalisations
au travers de tableaux de bord ou de Balanced scorecards, ou encore la réalisation d’études ponctuelles.
En conséquence, nous plaidons pour que les recherches considèrent le système de contrôle de gestion comme un ensemble de sous-processus indissociables, à l’instar de ce que promeuvent Malmi
et Brown (2008). Les activités liées au contrôle de gestion sont interdépendantes (Widener 2007 ;
Fullerton et al. 2013) et l’étude d’une composante – par exemple, l’élaboration du budget – indépendamment du reste du processus de contrôle de gestion risque de conduire à des conclusions peu
pertinentes. Dans ce sens, nous avons cherché à expliquer la Performance managériale par le comportement participatif du manager au contrôle de gestion, considéré dans la globalité de ses composantes
et non restreint au seul contrôle budgétaire.
La variable Participation du manager au contrôle de gestion est définie ainsi comme le degré selon
lequel celui-ci s’engage dans ce processus, à deux niveaux : 1) en transmettant au contrôleur de gestion les informations de qualité dont il dispose, relatives à ses activités passées ou à venir, et 2) en se
servant des informations qui cette fois lui proviennent du contrôle de gestion, pour ses actions quotidiennes et pour prendre des décisions importantes (Godener et Fornerino 2005). Cette définition
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met en évidence deux formes de participation que les travaux du management de la connaissance
nous suggèrent de distinguer en deux concepts distincts, car ils correspondent à des flux d’information
de sens contraire et obéissent à des motivations différentes (Markus 2001 ; Majchrzak et al. 2004 ;
Watson et Hewlett 2006). La Contribution à la connaissance est un comportement altruiste puisqu’il
s’agit de mettre à disposition des autres des informations susceptibles de leur être utiles. Au contraire,
l’Utilisation d’informations présentes dans le système est un comportement intéressé. La transposition de cette observation au contrôle de gestion nous amène à dissocier les deux composantes de la
Participation au contrôle de gestion.
Les interactions entre le contrôleur de gestion et le manager
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Pour réaliser un travail de qualité, un contrôleur de gestion a besoin de travailler à partir d’informations provenant des différents services de l’entreprise. Certaines sont factuelles et disponibles dans les
bases informatiques de l’entreprise. Mais d’autres informations ne peuvent être obtenues qu’auprès
des acteurs directement concernés par les activités considérées (Löning et al. 2003, p. 248 ; Giraud
et al. 2011, p. 276). C’est le cas par exemple lorsqu’un écart au budget est identifié : son explication ne peut souvent émerger que du terrain (Byrne et Pierce 2007 ; Berland et De Rongé 2010,
p. 320 ; Giraud et al. 2011, p. 243). De même, les contrôleurs de gestion ont généralement besoin
de faire parler chaque manager de l’entreprise pour élaborer une proposition budgétaire qui tienne
compte de sa perception de l’environnement et de ses projets. Beaucoup de ces informations relèvent
de ce que les auteurs en management de la connaissance appellent précisément la connaissance, à
savoir un mélange d’expérience, de valeurs, d’informations contextuelles, d’idées d’expert qui procurent un cadre pour évaluer et intégrer de nouvelles expériences et informations (Davenport et
Prusak 1998).
Or, l’obtention d’une bonne qualité d’information de la part du manager n’est pas évidente (Oriot
2004 ; Godener et Fornerino 2005 ; Bollecker et Niglis 2009). La littérature souligne que de nombreux managers se montrent réticents à interagir, par exemple du fait de l’image négative associée
au contrôle de gestion (Siegel 2000 ; Bollecker 2001 ; Godener et Fornerino 2005 ; Bollecker et
Niglis 2009). L’interaction peut aussi être perçue comme conduisant à une réduction de l’autonomie
(Bollecker et Niglis 2009), ou à des interprétations risquant d’être défavorables à l’équipe. Un autre
problème mis en évidence provient de l’asymétrie de l’information : la participation du responsable
d’activité à l’élaboration de son propre budget peut lui permettre de se constituer des matelas budgétaires (Merchant 1985 ; Dunk 1990 ; Fisher et al. 2002 ; Besson et al. 2004). L’existence de tels
matelas dans un budget ne présente pas que des inconvénients (Davila et Wouters 2005), mais ils
constituent un biais de l’information communiquée.
Un des rôles du contrôleur de gestion, conscient de ces risques d’informations déformées ou
appauvries, est de favoriser leur qualité en rencontrant leurs détenteurs pour des entretiens approfondis. Les managers sont alors amenés à commenter leur activité et leur vision de l’avenir et ne peuvent
pas se contenter de la réponse superficielle qu’ils pourraient être tentés de donner de prime abord.
L’interaction peut aussi permettre au manager de préciser ses idées, de verbaliser ses perceptions et
de mûrir ses raisonnements. De plus, l’échange peut être l’occasion pour que le contrôleur de gestion
apporte au manager des éclaircissements dont il a besoin pour avancer dans sa réflexion. Le contrôleur
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1.1.
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1.2.
La qualité des informations et rapports mis à disposition
par le contrôleur de gestion
Pour mettre en perspective la qualité du travail du contrôleur de gestion, nous ferons appel à nouveau
au management de la connaissance. Cette littérature montre que la qualité de l’information mise à
disposition de tous dépend de l’existence d’un processus de collecte, stockage, diffusion, mais aussi
des opérations de vérification, consolidation, mise en forme, etc. opérées par un manager responsable
du système (Goh 2002 ; Nesheim et Gressgård 2014). Dans le domaine qui nous intéresse, ces opérations sont du ressort du contrôleur de gestion. Il procède aux opérations de collecte et fiabilisation
des informations de gestion, aux contrôles de cohérence, recoupements, etc. Il s’assure de la collecte
des informations requises et de leur qualité, en participant à l’organisation du système d’informations
de gestion, en interagissant avec les différents acteurs de l’entreprise qui détiennent des données spécifiques, en confrontant les données collectées d’origine différentes, etc. Il travaille ainsi à la production
d’informations et de rapports qui intègrent au mieux les connaissances disponibles dans l’entreprise.
Son travail réside aussi dans l’adaptation de ces informations aux besoins de chaque manager. Nous
définissons la Pertinence des informations émises par le contrôleur de gestion comme la perception
qu’a le manager du degré d’adéquation à ses besoins des informations et analyses produites et transmises par le contrôleur de gestion.
La Contribution du manager enrichit la base d’informations à partir de laquelle le contrôleur de
gestion produit l’ensemble des informations et rapports attendus. La Pertinence de ceux-ci en sera
donc améliorée. Mais parce qu’elle s’accompagne d’interactions avec le contrôleur, la Contribution
permet aussi à ce dernier de mieux comprendre les interrogations de son interlocuteur, la nature des
informations supplémentaires dont il a besoin, les décisions qu’il s’apprête à prendre (Byrne et Pierce
2007). En conséquence, elle favorise la capacité du contrôleur de gestion à s’adapter à ses besoins, à
lui fournir une information pertinente. L’enjeu est important. La littérature a mis en évidence que
de nombreux contrôleurs de gestion méconnaissent les besoins en information des managers pour
lesquels ils travaillent (Johnson et Kaplan 1987 ; Dupuy 1999 ; Pierce et O’Dea 2003).
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de gestion obtient une information meilleure grâce, entre autres, à ses questionnements, reformulations, recoupements avec les apports d’autres managers ou des informations du passé, et grâce à
l’enrichissement progressif des idées du manager (Byrne et Pierce 2007).
À ce stade, nous sommes à même de définir la Contribution du manager au contrôle de gestion
comme le degré selon lequel le manager partage avec le contrôleur de gestion, sans les déformer, l’essentiel des informations et connaissances dont il dispose, ainsi que ses réflexions, analyses et interprétations. Ces informations et connaissances partagées sont pour certaines issues de son travail terrain et
managérial, tandis que d’autres émergent ou prennent forme au travers de l’interaction avec le contrôleur de gestion. Il est à noter que Godener et Fornerino (2005) ont nommé « Implication dans la
transmission et l’interprétation d’informations » cette première dimension de la variable Participation
au contrôle de gestion. Nous avons remplacé ce long intitulé par celui de Contribution, retenu par le
management de la connaissance, car en un seul mot il évoque bien la richesse du concept proposé par
Godener et Fornerino (2005). Il met en valeur l’enrichissement collectif obtenu grâce aux échanges et
à la somme des contributions des différents managers.
Armelle Godener et Marianela Fornerino
PARTICIPATION DU MANAGER AU CONTRÔLE DE GESTION
ET PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
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La théorie de l’échange social (social exchange theory, Blau 1964), qui trouve ses fondements dans
la théorie du don (Mauss 1950), peut être mobilisée pour expliquer les échanges d’informations entre
manager et contrôleur de gestion. Elle postule que le don appelle un contre-don, et apporte un argument additionnel de l’ordre de l’engagement. Appliquée aux relations entre le manager et le contrôleur
de gestion, elle suggère que la Contribution du manager favorise l’obligation morale du contrôleur
de gestion d’apporter à son tour l’information attendue. À l’inverse, lorsque les managers érigent une
barrière relationnelle par rapport à leurs contrôleurs de gestion, ces derniers sont moins motivés pour
maintenir l’échange et répondre aux besoins (Bollecker et Niglis 2009).
Nous formulons en conséquence l’hypothèse suivante :
H1 : Plus la Contribution du manager au contrôle de gestion est importante, plus la
Pertinence des informations émises par le contrôleur de gestion est élevée.
Des leviers de l’Utilisation par le manager des informations émises
par le contrôleur de gestion
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L’Utilisation par le manager des informations émises par le contrôleur de gestion constitue la deuxième dimension de la variable Participation du manager au contrôle de gestion. Un système de
contrôle de gestion ne peut porter ses fruits par la seule mise à disposition d’outils, d’informations ou
d’analyses : ceux-ci ne peuvent jouer leur rôle qu’en fonction de leur degré d’utilisation par le manager
lorsqu’il prend ses décisions et manage ses équipes.
L’Utilisation par le manager des informations émises par le service contrôle de gestion est donc un
concept essentiel qui touche à la raison d’être du contrôle de gestion. En nous appuyant sur la définition du concept re-use du management de la connaissance (Alavi et Leidner 1999), nous le définissons
comme le degré de prise en compte par le manager, lorsqu’il prend ses décisions, de l’information
générée par le processus contrôle de gestion.
Ce degré d’utilisation est variable. Il a ainsi été démontré, dans des organisations publiques (Lee
et Fisher 2007) et des entreprises privées (Wiersma 2009), que certains managers utilisent plus que
d’autres les informations financières et non financières disponibles susceptibles de les aider à prendre des
décisions. C’est que les décideurs peuvent agir sur d’autres bases que celles proposées par le contrôle de
gestion du fait de leurs habitudes, convictions, envies, priorités. L’importance (ou non) portée par leurs
supérieurs hiérarchiques aux informations du contrôle de gestion impacte également l’utilisation qu’ils
en ont (Newman et Warren 1977 ; Hachmanian et Hussenot 1984 ; Schein 1985 ; Jarvenpaa 2007).
Les travaux relevant du management de la connaissance indiquent que l’intensité du re-use est
expliquée par la valeur perçue de la connaissance, sa facilité d’accès et la confiance que l’utilisateur
accorde au processus (Watson et Hewett 2006). Or, la variable Pertinence de l’information émise par
le contrôleur de gestion reflète la valeur que le manager accorde à cette information par rapport à ses
besoins de décideur, tant sur le fond que sur sa facilité d’utilisation. La transposition au contrôle de
gestion du management de la connaissance suggère ainsi que plus le manager estime que la Pertinence
de l’information émise par le contrôleur de gestion est grande, plus il s’en sert.
Deux théories relevant de la psychologie sociale permettent de conforter encore cette relation de
cause à effet.
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1.3.
92
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En premier lieu, la théorie des attentes (expectancy theory, Vroom 1964) postule qu’un individu est
motivé pour une action lorsqu’il estime qu’elle lui permettra d’obtenir un résultat qui l’intéresse, une
récompense qu’il apprécie. La décision d’agir dépend ainsi notamment de la croyance que ses efforts
seront couronnés de succès, et de la croyance qu’il obtiendra une récompense s’il réussit. L’atteinte
de ses objectifs peut être envisagée comme la récompense attendue par le manager lorsqu’il utilise les
informations du contrôle de gestion. Selon la théorie des attentes, un manager serait alors d’autant
plus motivé pour utiliser les informations émises par le contrôleur de gestion qu’il les perçoit comme
pertinentes, car il estime alors qu’elles sont à même de l’aider à prendre une bonne décision, et à
atteindre ses objectifs.
En deuxième lieu, nous mobilisons l’approche coût-bénéfice (Beach et Mitchell 1978 ; Payne
1982), dont le raisonnement est très proche de celui de la théorie des attentes. Selon cette théorie,
le manager recherche un bon compromis entre son désir de prendre une bonne décision et l’effort requis pour la préparer. Plus le contrôleur de gestion lui donne une information adaptée à ses
besoins – déjà analysée, mise en forme, sélectionnée en fonction de ses questionnements et de son
environnement – moins il aura à faire d’efforts pour s’en servir et plus il aura tendance à l’utiliser
pour prendre sa décision.
Nous posons en conséquence l’hypothèse suivante :
H2 : Plus la Pertinence des informations émises par le contrôleur de gestion est forte, plus
l’Utilisation de ces informations par le manager est importante.
Par définition, un médiateur est une variable qui permet de « transmettre » l’impact d’une variable
A sur une variable B. Dès lors que la variable A impacte la variable médiatrice M, et que la variable
M impacte la variable B, les variables A et B sont en relation au travers de la variable M, médiatrice
de la relation (Baron et Kenny 1986). Ainsi, la combinaison de nos hypothèses H1 (la Contribution
impacte la Pertinence) et H2 (la Pertinence impacte l’Utilisation) montre que la Contribution est un
levier de l’Utilisation au travers de la variable médiatrice que constitue la Pertinence des informations.
Cette hypothèse de médiation, qui est une hypothèse de synthèse, montre le mécanisme par lequel la
Contribution impacte l’Utilisation. Elle intègre le rôle du manager à travers sa Contribution, le rôle
du contrôleur de gestion d’une part dans les interactions avec le manager et d’autre part dans l’élaboration de rapports et analyses pertinents, puis à nouveau le rôle du manager qui va d’autant plus
utiliser ces rapports qu’il les trouvera adaptés à ses besoins.
Nous la formulons de la façon suivante :
H3 : La Pertinence des informations émises par le contrôleur de gestion est une variable
médiatrice de l’impact de la Contribution du manager sur l’Utilisation qu’il fait de ces
informations.
1.4.
Le contrôle de gestion comme levier de la Performance managériale
L’Utilisation de l’information du contrôle de gestion peut avoir plus d’impact sur la Performance
que le design du système de contrôle (Ferreira et Otley 2009). C’est que l’Utilisation de l’information donne tout son sens au processus de contrôle de gestion lui-même, dont la raison d’être est
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ET PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
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ET PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
93
l’accompagnement de la réalisation des objectifs de l’entreprise (Anthony 1988 ; Merchant et Van
der Stede 2007, p. 5). Si le contrôle de gestion remplit sa mission, l’Utilisation des informations du
contrôle de gestion devrait donc favoriser la Performance managériale. Cette présomption est confortée par la littérature en management de la connaissance où le lien entre l’Utilisation de la connaissance
partagée (knowledge re-use) et la Performance a été mis en évidence notamment par McIver et al.
(2013). Elle reste à être mise en évidence en contrôle de gestion sous la forme suivante :
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L’enchaînement de l’hypothèse de médiation H3, qui modélise le transfert de connaissances entre
manager et contrôleur de gestion, et de l’hypothèse H4 donne lieu à une hypothèse de double médiation. Cette hypothèse postule un impact de la Contribution du manager sur sa Performance, véhiculée, dans l’ordre et en série, par deux variables médiatrices : la Pertinence de l’information et son
Utilisation par le manager. Elle correspond à la transposition au contrôle de gestion des travaux du
management de la connaissance qui postulent l’impact du processus de transfert de la connaissance,
au travers de la Contribution et de l’Utilisation, sur la Performance (Kogut et Zander 1992 ; Nonaka
1994 ; Argote et Ingram 2000 ; Goh 2002). Il s’agit d’une hypothèse de synthèse qui donne sens aux
relations entre le manager et le contrôleur de gestion. Elle explique comment ce mécanisme relationnel impacte la Performance managériale.
H5 : La Pertinence de l’information fournie par le contrôleur de gestion et l’Utilisation par le
manager de ces informations sont deux variables médiatrices de l’impact de la Contribution
du manager sur sa Performance managériale.
2.
Méthodologie
À partir des hypothèses formulées précédemment, nous présentons dans la figure 1 le modèle ainsi
proposé.
Figure 1
Les hypothèses et le modèle proposé
H5 : Médiation double
Contribution
du manager au
contrôle de
gestion
H1
Pertinence des
informations
émises par le
contrôleur de
gestion
H2
Utilisation des
informations
émises par le
contrôleur de
gestion
H4
Performance
managériale
H3 : Médiation simple
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H4 : Plus le degré d’Utilisation par le manager des informations émises par le contrôle de
gestion est important, plus la Performance managériale est forte.
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ET PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
94
Pour tester nos hypothèses de recherche, nous avons conduit une étude quantitative auprès d’un
échantillon de managers travaillant pour des entreprises présentes sur le territoire français.
Nous présentons d’abord la méthode de collecte des données (§2.1) puis la description
des mesures utilisées pour les variables du modèle testé (§2.2) ainsi que les variables de contrôle
(§2.3). La validation des échelles (§2.4) et la méthode de test d’hypothèses sont ensuite explicitées
(§2.5).
Collecte des données
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L’échantillon de cette étude est constitué de managers travaillant en relation avec des contrôleurs
de gestion dans des entreprises installées en France. Puisque l’étude s’intéresse aux managers qui
sont en relation directe avec des contrôleurs de gestion, nous avons écarté volontairement les entreprises de petite taille, inférieures à 20 personnes. Cinq cents entreprises ont été contactées (parmi
le catalogue d’entreprises partenaires de l’institution d’appartenance des chercheurs) à travers un
étudiant en stage dans chacune d’entre elles. L’étudiant devait soumettre le questionnaire à un
manager travaillant en lien avec le contrôle de gestion. Il devait ensuite récupérer le questionnaire
rempli sous format papier dans une enveloppe cachetée et l’envoyer directement aux chercheurs.
Le contact personnel avec l’étudiant, dont l’action de recueil était stimulée par une récompense
d’un point de plus sur la moyenne de l’évaluation de son stage, permettait d’impliquer les managers
dans la collecte. À notre demande, les répondants donnaient (séparément pour garantir la confidentialité) leurs numéros de téléphone. Cela a permis de contacter une sélection aléatoire de participants à l’enquête afin de nous assurer qu’ils avaient rempli eux-mêmes ce questionnaire. Dans la
lettre d’accompagnement, pour favoriser un taux de réponse satisfaisant et des réponses de qualité,
les chercheurs s’engageaient à maintenir la confidentialité des réponses et à informer le répondant
sur les résultats globaux de l’étude. Ce mode de distribution par l’intermédiaire d’un étudiant permet aussi de limiter l’éventuelle sur-représentativité de managers particulièrement intéressés par le
contrôle de gestion qui pourrait découler d’une distribution directe. Au final, 182 questionnaires
ont été recueillis (36,4 %). Une double saisie a permis de constituer notre base de données avec un
minimum d’erreurs. Après purification de la base de données initiale, 157 questionnaires ont finalement été conservés (31,4 %) ce qui correspond au nombre de questionnaires reçus intégralement
complétés.
La structure de l’échantillon en termes de caractéristiques de l’entreprise, du système du contrôle
de gestion et du manager-répondant est présentée dans le tableau 1. Il ne nous est pas possible d’établir sa représentativité sur le critère des effectifs en le comparant aux chiffres de l’INSEE : la population mère concernée par notre recherche ne correspond qu’aux entreprises qui ont mis en place un
contrôle de gestion, ce qui limite la proportion de petites et moyennes entreprises. Pour les critères
liés au système de contrôle de gestion et au profil des managers, cet organisme officiel ne propose pas
de données. En revanche, la validité externe des résultats est garantie par la représentativité des neuf
secteurs d’activité. Après avoir vérifié les conditions d’applicabilité, un test de χ² d’homogénéité a
mis en évidence que la distribution de l’échantillon est significativement égale à celle de la population
mère définie par l’INSEE (χ²≈ 15,51 ; ddl = 8 ; p ≈ 0,05).
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2.1.
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Tableau 1
Structure de l’échantillon de l’étude
Industrie Agro-Alimentaire
Industrie Hors Agro-Alimentaire
Construction
Effectif de l’entreprise
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Nationalité/culture
(votre entreprise est…)
Direction de rattachement
du contrôle de gestion
Situation géographique
du contrôle de gestion
Activité du répondant
32,03 %
5,41 %
Commerce
21,35 %
Transports
8,42 %
Activités immobilières
3,01 %
Services aux entreprises
16,09 %
Services aux particuliers
4,51 %
Éducation, santé, action sociale
5,41 %
Entre 20 et 499
27,4 %
Entre 500 et 10 000
23,0 %
Entre 10 000 et 100 000
34,1 %
Plus de 100 000
15,5 %
Française, avec des implantations uniquement en France
23,2 %
Française, avec des implantations à l’étranger
44,8 %
Internationale
32,0 %
Direction administrative et financière
51,0 %
Direction générale
27,4 %
Direction de l’entité à laquelle le répondant travaille
21,6 %
Sur le même site que l’entité pour laquelle le répondant
travaille
72,6 %
À distance
27,4 %
Commercial
33,0 %
Marketing
10,2 %
Ressources Humaines
Achats
Gestion de projets
Genre du répondant
3,76 %
7,1 %
3,8 %
21,2 %
Logistique
5,8 %
Production
5,8 %
R&D
2,6 %
Autres
10,3 %
Homme
70,1 %
Femme
29,9 %
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Secteur d’activité
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2.2.
Les mesures
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Notre travail repose sur la mesure de la perception qu’ont les managers des variables étudiées. Pour les
variables Contribution du manager, Pertinence et Utilisation des informations, les acteurs eux-mêmes
sont clairement les mieux placés pour savoir ce qu’ils pensent et ce qu’ils font. Pour la Performance
managériale, il s’agit d’une auto-évaluation, ce qui est une pratique courante (Nouri et Parker 1998 ;
Leach-Lopez et al. 2007). Pour l’ensemble des items constituant les échelles de mesure, les répondants
étaient invités à se positionner sur une échelle de Likert en 5 points allant de « pas du tout d’accord »
à « tout à fait d’accord ». Ce choix se situe à la limite inférieure de l’intervalle préconisé (entre cinq et
neuf ) par Cox (1980) qui permet de restituer un maximum d’information sans pour autant induire
des biais de réponses liés aux motivations et aux capacités cognitives des répondants. Puisque l’enquête a fait partie d’une étude plus large, le nombre minimum de cinq échelons a été choisi afin de
diminuer la fatigue du répondant (Jolibert et Jourdan 2006).
Pour mesurer la contribution du manager au contrôle de gestion, nous avons utilisé l’échelle de
mesure mise au point par Godener et Fornerino (2005) pour appréhender la dimension Transmission
et interprétation d’informations de la variable Participation du manager au contrôle de gestion. Cette
échelle a été conçue pour mesurer les perceptions des contrôleurs de gestion. Ses items ont été adaptés
dans leur formulation pour tenir compte du fait que nos répondants sont des managers (Annexe 1).
Pour mesurer la Pertinence des informations émises par le contrôleur de gestion, nous avons proposé une échelle à deux items (Annexe 2). Puisqu’il s’agit d’une échelle nouvelle, elle a été soumise à
un pré-test auprès de dix managers. Quelques modifications de forme ont été apportées à l’issue de
ce pré-test.
Concernant l’Utilisation des informations du contrôle de gestion, nous nous sommes à nouveau
référées à l’échelle de Godener et Fornerino (2005) sur les dimensions « Prise en considération par
les managers des informations reçues par le processus de contrôle de gestion » et « Intégration des
informations du contrôle de gestion dans la vie quotidienne ». De même, la formulation des items a
été adaptée pour nous permettre de nous adresser à des managers et non à des contrôleurs de gestion
(Annexe 3).
La Performance managériale rend compte de la réalisation des objectifs du manager concerné.
Nous avons utilisé l’échelle de Govindarajan et Gupta (1985), déjà utilisée par exemple par Nouri
et Parker (1998). Cette mesure de la Performance managériale (Annexe 4) est formative plutôt que
réflective puisque chacune des dimensions (ou des items) ne constitue pas un reflet de cette performance, mais participe au contraire à former celle-ci.
2.3.
Les variables de contrôle
Afin de diminuer les biais liés aux variables omises dans l’estimation des paramètres du modèle, cette
étude contrôle l’effet de certaines caractéristiques générales de l’entreprise d’appartenance du manager,
ainsi que quelques caractéristiques du service du contrôle de gestion. En premier lieu, concernant les
caractéristiques de l’entreprise, le secteur d’activité et sa nationalité ont été retenus comme variables
de contrôle. Le choix de la première se justifie par les différences de mise en œuvre des composantes
du contrôle de gestion selon les secteurs d’activité (Alcouffe et al. 2013). De plus, il a été montré
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que la culture nationale de l’entreprise influence les comportements des managers dans le cadre du
contrôle de gestion (Lau et Buckland 2000 ; Douglas et Wier 2005). En second lieu, concernant les
caractéristiques du service du contrôle de gestion, deux variables ont été retenues : la direction de
rattachement hiérarchique et la situation géographique par rapport au manager. L’une et l’autre sont
susceptibles d’impacter la qualité des relations entre managers et contrôleurs par la proximité hiérarchique (Bouin et Simon 2004 ; Giraud et al. 2011, p. 282) ou géographique. Les niveaux de mesures
de toutes ces variables ont été décrits dans le tableau 1. Pour des contraintes statistiques nécessaires
aux méthodes de tests d’hypothèses, les variables de contrôle multinomiales ont été opérationnalisées
par des variables binaires (muettes) (Tableau 2). Concernant le secteur d’activité, deux groupes ont
été créés à partir de la liste des secteurs d’activités de l’INSEE : industrie (ou secteur secondaire) et
services (secteur tertiaire). Concernant le rattachement hiérarchique qui comporte trois niveaux, deux
variables binaires ont dû être créées.
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Variable de contrôle
Opérationnalisation binaire
Secteur d’activité de l’entreprise
Industrie (secteur secondaire) : 1
Services (secteur tertiaire) : 0
Nationalité (culture) de l’entreprise
Française : 1
Internationale : 0
Département Contrôle de gestion rattaché à la Direction
Administrative et Financière
Oui : 1
Non : 0
Département Contrôle de gestion rattaché à la Direction Générale
Oui : 1
Non : 0
Situation géographique du département Contrôle de gestion.
Au même endroit que l’entité pour
laquelle travaille le répondant : 1
À distance : 0
2.4.
La validation des échelles
La méthode traditionnelle d’épuration et de validation des échelles de mesures réflectives (Gerbing
et Anderson 1988) a été appliquée à la Contribution du manager au contrôle de gestion ainsi qu’à la
Pertinence et à l’Utilisation des informations. En premier lieu, une analyse factorielle en composantes
principales (ACP sous SPSS) a été réalisée (Tableau 3). L’unidimensionnalité a été vérifiée grâce au
critère de Kaiser (1960) et au scree test de Cattell et Vogelmann (1977). En particulier, dans le cas de
l’échelle d’Utilisation des informations émises par le contrôleur de gestion, il est important de signaler
que Godener et Fornerino (2005) avaient trouvé deux facteurs correspondant à l’utilisation des informations : 1) dans la gestion quotidienne et 2) dans les principales décisions. Ces deux dimensions
correspondent à la perception des contrôleurs. Les managers ne dissocient pas les deux aspects.
En deuxième lieu, les échelles ont été soumises à un contrôle de leur fiabilité par l’alpha (α) de
Cronbach (1951) et par le rhô (ρ) de Joreskög (1971). Une phase confirmatoire (avec le logiciel
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Tableau 2
Variables de contrôle
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98
AMOS sous SPSS) a permis de vérifier la structure de l’échelle d’Utilisation des informations émises
par le contrôle de gestion, la seule possédant plus de 3 items. Les indices d’ajustement sont satisfaisants au regard des normes habituellement recommandées (Hu et Bentler 1998). Les poids estimés
ainsi sont tous significatifs au seuil de 5 % et supérieurs à 0,739 (Tableau 3).
ACP
Contribution
(3 items)
Pertinence
(2 items)
Utilisation
(5 items)
Variance Expliquée
82,1 %
82,9 %
71,5 %
Communautés
> 0,795
> 0,829
> 0,642
Poids standards
> 0,892
> 0,910
> 0,801
Poids Standards
> 0,792
> 0,910
> 0,739
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p-value
AFC
Fiabilité
Validité
convergente
< 0,001
χ2/df
1,742
RMSEA
0,066
SRMR
0,032
α
0,883
0,785
0,899
ρ
0,932
0,908
0,922
ρvc
0,821
0,832
0,704
Notes : L’analyse factorielle confirmatoire ne pouvant pas être faite avec moins de 4 items, nous avons reporté la
valeur minimum des poids obtenus dans le modèle causal complet.
Le contrôle de la validité convergente des trois variables est fait à partir du ρvc qui, dans les trois
cas, est supérieur au seuil de 0,5 (Tableau 3) (Bagozzi et Yi 1991). De même, le contrôle de la validité
discriminante des différentes variables est fait selon la procédure de Fornell et Larcker (1981) qui
consiste à vérifier que la variance extraite pour chaque variable est bien supérieure au carré des corrélations entre les variables deux à deux (Tableau 4).
À la différence des trois premières variables, la mesure de la Performance managériale est une
mesure formative et non pas réflective : ses items correspondent aux différentes caractéristiques définissant le construit et ne partagent pas nécessairement un thème commun entre eux (Jarvis et al.
2003). De ce fait, la méthode traditionnelle d’épuration et validation des échelles, qui cherche, en
particulier, à trouver une variance commune partagée par les différents items (Gerbing et Anderson
1988) n’est pas appropriée. Nous avons ainsi suivi la démarche de construction d’index proposée par
Diamantopoulos et Winklhofer (2001) pour calculer l’index de performance. La condition de nonmulticolinéarité des indicateurs est vérifiée (le VIF maximum est égal à 1,765 et est donc inférieur
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Tableau 3
Analyse en composantes principales,
fiabilité et validité convergente des échelles de mesure
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à 10). L’index formatif est finalement calculé par la moyenne des scores des huit items de la performance.
Le tableau 4 montre les paramètres de statistiques descriptives de l’ensemble des variables du
modèle.
Tableau 4
Moyennes, écarts-types, variances expliquées et corrélations
Matrice de Corrélations
Écart
type
Min
Max
VE
CONTRIBUTION (1)
3,487
0,920
1,00
5,00
0,821
1
0,090
0,319
0,335
PERTINENCE (2)
3,624
0,777
1,00
5,00
0,829
0,329**
1
0,123
0,013
UTILISATION (3)
3,543
0,770
1,00
5,00
0,715
0,536***
0,353
**
1
0,291
PERFORMANCE (4)
5,543
0,623
4,00
7,60
N.D.
0,530
***
0,103
n.s.
0,536
***
1
(1)
(2)
(3)
(4)
Notes : VE : Variance expliquée. R : coefficient de corrélation (partie inférieure de la matrice) et R² (partie supérieure de la matrice). *** : significatif au seuil de 0,001 ; ** : significatif au seuil de 0,01 ; n.s. : non significatif.
Avant d’examiner le modèle de mesure, nous avons procédé à une dernière vérification liée au fait
que selon notre design de recherche, toutes les variables sont mesurées à partir des perceptions du
même répondant (Podsakoff et Organ 1986). L’objectif est de nous assurer de l’absence d’un biais de
variance commune dans les données que nous avons collectées. Nous avons procédé selon la méthode
proposée par Williams et al. (1989). Suivant cette méthode, nous avons comparé les ajustements de
deux analyses factorielles : la première analyse factorielle confirmatoire inclut les quatre construits
de notre modèle ; la seconde analyse inclut les quatre construits du modèle auxquels est ajouté un
cinquième facteur, le facteur commun lié à tous les items mesurés. Les résultats montrent que l’ajout
de ce facteur commun n’améliore pas l’ajustement (Δχ2 = 12,14, Δddl = 10, p > 0,05). Nous en
concluons qu’il n’existe pas un facteur commun qui partage la variance entre les construits, et donc
qu’il n’existe pas de biais dû au fait que les variables ont été évaluées par le même répondant.
2.5.
Méthode de test des hypothèses
Un des avantages de la méthode d’équations structurelles est qu’elle permet de tester les différentes
hypothèses simultanément parce qu’elle fournit une fonction intégrative. Cette méthode présente par
ailleurs une très grande sensibilité à la taille de l’échantillon (Bagozzi et Yi 2012). L’échantillon de
cette étude étant relativement de petite taille (n = 157), il est impossible d’inclure simultanément les
variables du modèle théorique et toutes les variables de contrôle proposées. En conséquence, une série
d’ajustements a été réalisée. L’ajustement du modèle théorique sans variables de contrôle a été suivi
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Moyenne
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Tableau 5
Comparaison des ajustements des différents modèles
Variable de
contrôle
χ²
Ddl
χ²/ddl
RMSEA
SRMR
∆χ²
∆ddl
Sig
1
Aucune
97,431
42
2,320
0,068
0,074
-
-
-
2
RH et SG
139,141
60
2,319
0,065
0,072
79,431
18
< 0,00
N°
Notes : Le modèle 2 est comparé avec le modèle 1. RH : Rattachement Hiérarchique ; SG : Situation géographique du contrôle de gestion.
Le test de l’effet médiateur a été mis en œuvre suivant les recommandations de Shrout et Bolger
(2002), MacKinnon et al. (2007) et Cheung et Lau (2008). Une procédure de ré-échantillonnage
BCa avec le logiciel AMOS sous SPSS (bias-corrected and accelerated bootstrap) avec 1 000 échantillons
a permis de calculer des intervalles de confiance à 95 % pour le paramètre indicateur de la double
médiation. En même temps, cette procédure de ré-échantillonnage est conseillée quand il s’agit d’un
échantillon de taille relativement petite pour contrôler l’hypothèse de multi-normalité des mesures
(Bollen et Stine 1992).
3.
Résultats
La figure 2 montre les résultats de l’ajustement du modèle théorique aux données en incluant les deux
variables de contrôle impactant significativement les variables dépendantes.
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par des ajustements prenant en compte, à chaque fois, une seule variable de contrôle parmi la liste
du tableau 2, afin de détecter celles qui influencent significativement les variables dépendantes. À la
fin de ces ajustements, deux variables de contrôle ont été identifiées comme ayant un impact significatif : 1) l’impact du Rattachement hiérarchique à la Direction Administrative et Financière sur la
Performance managériale et 2) l’impact de la Situation géographique du contrôle de gestion sur l’Utilisation des informations. Enfin, un dernier ajustement a été réalisé en incluant simultanément ces
deux variables de contrôle. Tous ces ajustements par la méthode d’équations structurelles ont été réalisés en utilisant le logiciel AMOS sous SPSS, avec recours à la fonction du maximum de vraisemblance
(MV). Celle-ci est mieux adaptée aux échantillons de petite taille (Hu et Bentler 1998). Le tableau 5
montre les ajustements du modèle sans variables de contrôle et celui incluant les deux variables de
contrôle à effet significatif. Selon la comparaison des χ², il existe ainsi une différence significative entre
les deux ajustements avec une légère amélioration des indices d’ajustement en présence des variables
de contrôle. Ce dernier ajustement a donc été retenu. Par ailleurs, il est important de signaler que tous
les ajustements réalisés, y compris les intermédiaires, se sont révélés satisfaisants au regard des normes
habituellement recommandées par Hu et Bentler (1998). Ces différents ajustements permettent aussi
d’accroitre la crédibilité des résultats obtenus.
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PARTICIPATION DU MANAGER AU CONTRÔLE DE GESTION
ET PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
101
Figure 2
Résultats de l’ajustement du modèle et test des hypothèses
Médiation double : Effet indirect : 0,108 ; I.C. à 95 % [0,032 ; 0,371]
R² = 0,253
R² = 0,218
Contribution
du manager au
contrôle de
gestion
0,467**
(0,057)
Pertinence des
informations
émises par le
contrôle de
gestion
0,496**
(0,131)
Utilisation des
informations
émises par le
contrôle de
gestion
-0,140*
S.G.
R² = 0,236
0,466**
(0,097)
Performance
managériale
-0,117*
R.H.
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RMSEA = 0,065 ; SRMR = 0,072 ; ²/ddl = 2,319 ; IFI = 0,952 ; TLI = 0,945
Notes: ** : significatif au seuil de 0,001
* : significatif au seuil de 0,05
S.G. : situation géographique du contrôle de gestion
R.H. : rattachement hiérarchique du contrôle de gestion
Les erreurs standard associées aux estimations sont indiquées entre parenthèses
La Contribution du manager au processus de contrôle de gestion impacte positivement la
Pertinence des informations émises par le contrôleur de gestion (β = 0,467, p < 0,01) validant ainsi
l’hypothèse H1. La Pertinence des informations impacte positivement l’Utilisation par le manager des
informations émises par le contrôleur de gestion (β = 0,496, p < 0,01) validant ainsi l’hypothèse H2.
L’effet indirect de la Contribution des managers au processus de contrôle de gestion sur l’Utilisation
des informations au travers de la Pertinence des informations émises est significatif (βindirect = 0,284) au
seuil de 1 %, ce qui valide l’hypothèse H3. L’Utilisation des informations du contrôle de gestion par
les managers impacte positivement leur Performance managériale (β = 0,466, p < 0,01), conformément à l’hypothèse H4. Enfin, l’effet indirect de la Contribution du manager au contrôle de gestion
sur la Performance managériale à travers les deux variables médiatrices, la Pertinence des informations
émises par le contrôleur de gestion et l’Utilisation de ces informations par les managers est significatif
(βindirect = 0,108) au seuil de 5 %, validant ainsi notre hypothèse H5 de médiation double. Cette hypothèse englobe les autres et apparaît la plus importante car elle explicite le mécanisme de l’impact de
la Participation, en distinguant le rôle de la Contribution et celui de l’Utilisation, sur la Performance
des managers.
Un autre résultat important à souligner est le fait que l’effet direct de la Contribution du manager au
contrôle de gestion sur l’Utilisation par le manager des informations émises par le contrôle de gestion
d’une part et sur sa Performance d’autre part ne sont pas significatifs au seuil de 5 %. Globalement,
cela indique pour le premier que l’effet de la Contribution sur l’Utilisation passe nécessairement par
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Médiation simple : Effet indirect : 0,231 ; I.C. à 95 % [0,111 ; 0,342]
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la Pertinence des informations. Pour le second, cela indique que la double médiation identifiée est
totale, et donc que l’effet de la Contribution du manager au contrôle de gestion sur la Performance
passe nécessairement par la Pertinence des informations et leur Utilisation. L’absence d’effets directs
montre aussi que le modèle théorique proposé est complet et que nous n’avons pas omis d’autres
variables médiatrices en parallèle avec le chemin indirect proposé (Zhao et al. 2010).
Concernant les variables de contrôle, le Rattachement hiérarchique du contrôle de gestion a un
impact significatif sur la Performance managériale (β = –0,117, p < 0,05) et la Situation géographique
du contrôle de gestion a un impact significatif sur l’Utilisation des informations émises par le contrôle
de gestion (β = –0,140, p < 0,05).
Les résultats obtenus supportent ainsi l’ensemble des hypothèses formulées dans la partie 1, pour
une erreur de première espèce de 5 %.
En termes de poids explicatif des variables, le modèle explique 21,8 % (R² = 0,218) de la variance
de la Pertinence des informations, 25,3 % (R² = 0,253) de l’Utilisation des informations et 23,6 %
(R² = 0,236) de la Performance managériale. Ces coefficients de détermination sont, du point de vue
pratique, plus facilement interprétables que les coefficients de régression. Ils vont nous permettre dans
la suite de discuter les implications managériales de nos résultats.
4.
Discussion et conclusion
Notre modèle montre ainsi que la Participation du manager au contrôle de gestion est un déterminant
de sa Performance managériale. Celle-ci est expliquée pour 23,6 % par l’ensemble des variables proposées. Ce résultat, s’il est confirmé par d’autres études, valide l’importance du contrôle de gestion,
puisqu’il explique près d’un quart de la Performance managériale.
Notre modèle apporte de plus un nouvel éclairage sur la variable Participation du manager au
contrôle de gestion. En dissociant ses deux dimensions – la Contribution au contrôle de gestion d’une
part et l’Utilisation des informations émises par le contrôleur de gestion d’autre part –, nous avons
pu formuler leur lien théorique de cause à effet. Plus le manager contribue au processus de contrôle
de gestion, plus il utilise l’information qu’il reçoit à son tour du contrôleur de gestion, car cette
information est plus pertinente, grâce notamment aux interactions avec le contrôleur de gestion qui
accompagnent la contribution du manager.
Au-delà de la validation de notre modèle, un apport important de notre travail est de proposer la
variable Participation au contrôle de gestion en lieu et place de la variable Participation budgétaire,
pour sortir de l’impasse des modèles du courant comportementaliste. Notre travail répond aussi à
l’appel du courant relationnel à donner plus de place aux acteurs (Oriot 2004 ; Bollecker et Niglis
2009) puisqu’il prend en compte non seulement le rôle du manager, mais aussi celui du contrôleur
de gestion. Nous rapprochons ainsi ces deux courants de recherche qui s’étaient jusqu’ici développés
indépendamment l’un de l’autre.
Un apport académique additionnel est le lien établi entre le champ du management de la connaissance et celui du contrôle de gestion, deux champs de recherche disjoints jusque-là. Nous avons
mis en évidence que le processus de contrôle de gestion, favorisé par l’interaction entre le manager
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et le contrôleur de gestion, conduit à la transformation de la connaissance individuelle en connaissance partagée et rejoint en cela le management de la connaissance. Les similitudes des variables
Contribution et Utilisation relevant de ces deux champs disciplinaires distincts sont frappantes. La
transposition au contrôle de gestion d’apports du management de la connaissance semble ainsi pouvoir être fructueuse, comme elle l’a été dans notre recherche pour approfondir la connaissance de la
variable Participation au contrôle de gestion. Le champ du management de la connaissance mériterait
sans doute d’être mieux exploré et exploité à cet effet dans des recherches à venir.
D’un point de vue pratique, nos conclusions confirment l’intérêt pour l’entreprise de favoriser la
Participation du manager au contrôle de gestion. En particulier, elles apportent un argument important susceptible d’être utilisé par les contrôleurs de gestion pour convaincre leurs interlocuteurs de
partager les informations qu’ils détiennent : au-delà de rendre service à la collectivité ou au contrôleur
de gestion, ce partage devrait favoriser en retour la Pertinence de l’information qu’ils recevront du
contrôleur de gestion.
Nos conclusions soulignent également l’interdépendance du manager et du contrôleur de gestion.
La qualité de leur travail respectif, leurs performances, dépendent de leur travail collaboratif et de leurs
échanges. Ceux-ci permettent d’une part une meilleure Contribution du manager, grâce aux questionnements du contrôleur de gestion, aux recoupements auxquels il procède, et même aux éclairages
complémentaires qu’il apporte. Ils permettent d’autre part une meilleure Pertinence des informations
émises par le contrôleur de gestion car la collaboration avec le manager l’aide à mieux comprendre
ses besoins et son environnement, et qu’elle le place dans l’obligation morale de s’y adapter au mieux.
Ce travail comporte des limites, essentiellement méthodologiques, qui ouvrent sur des pistes de
recherche à venir.
Premièrement, comme dans toute recherche quantitative, le choix des variables a été fait sur une
base théorique, ce qui peut conduire à des biais liés aux variables omises et à de possibles problèmes
d’endogénéité (Chenhall et Moers 2007). Ainsi une voie de recherche importante serait l’enrichissement du modèle par d’autres variables. En particulier, des variables utilisées dans le cadre du courant comportementaliste mériteraient d’être transposées pour améliorer le pouvoir explicatif de notre
modèle. La motivation du manager (Milani 1975 ; Searfoss 1976 ; Brownell et McInnes 1986), son
engagement envers ses objectifs (Wentzel 2002), son engagement envers l’organisation (Cherrington
et Cherrington 1973 ; Chenhall et Brownell 1988) seraient notamment des variables intéressantes à
intégrer. Le courant relationnel du contrôle de gestion permet également d’identifier des variables additionnelles, telles que la qualité de la relation entre le contrôleur et le manager (Oriot 2004), l’adhésion
des acteurs au système de pilotage (Bollecker et Niglis 2009), ou encore la confiance entre le manager
et le contrôleur de gestion (Bollecker 2001 ; Oriot 2004). Enfin, la littérature propre au management de la connaissance peut également nourrir cette voie de recherche. Ce courant suggère ainsi
des facteurs explicatifs à la Contribution tels que la nature de la connaissance – tacite ou explicite –,
la motivation pour la partager, les opportunités de partage, la qualité des relations interpersonnelles,
les personnalités des managers et des contrôleurs de gestion, le sentiment d’efficacité personnelle (Ipe
2003 ; Wang et Noe 2010).
Une deuxième limite porte sur l’impact des caractéristiques du contrôle de gestion. Bien que notre
étude contrôle ces variables (tableau 2), elle n’étudie pas en détail les différences liées au Rattachement
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hiérarchique du contrôle de gestion ou la Localisation géographique de ce service par rapport à celle
des managers pour lesquels il travaille. Cela pourrait faire l’objet de recherches à venir.
La nature perceptuelle des mesures constitue également une limite. Pour la réduire, il serait intéressant de croiser le regard des managers, ici interrogés, avec celui des contrôleurs de gestion.
La dernière limite que nous citerons est cette fois liée au choix du périmètre de notre recherche,
limité géographiquement à la France. S’agissant d’une recherche sur les comportements, de futures
études devraient s’intéresser à d’autres pays ayant une culture différente, et peut-être des pratiques de
contrôle de gestion différentes.
Note
1. Pour une revue de littérature, voir Kren (1997),
Naro (1998) ou Bonache et al. (2012).
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Comptabilité – Contrôle – Audit / Tome 23 – Volume 2 – Septembre 2017 (p. 85 à 110)
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108
Armelle Godener et Marianela Fornerino
PARTICIPATION DU MANAGER AU CONTRÔLE DE GESTION
ET PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
Armelle Godener et Marianela Fornerino
PARTICIPATION DU MANAGER AU CONTRÔLE DE GESTION
ET PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
109
Item
Label
Même dans les situations sensibles, vous fournissez les informations de qualité que vous détenez
lorsque le département du contrôle de gestion vous en fait la demande
CM1
Même dans une situation délicate, vous répondez aux attentes explicites liées au processus de
contrôle de gestion
CM2
Lorsque le besoin s’en fait sentir, vous participez activement aux analyses de gestion que le
département du contrôle de gestion réalise
CM3
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Annexe 2
Échelle de mesure de la Pertinence des Information émises
par le contrôleur de gestion
Item
Label
Le contrôleur de gestion réussit à me fournir les informations correspondant à mes besoins
PI1
Le contrôleur de gestion réussit à me fournir les analyses correspondant à mes besoins
PI2
Annexe 3
Échelle de mesure de l’Utilisation des informations émises
par le Contrôleur de Gestion
Item
Label
Vous vous servez des informations issues du processus de contrôle de gestion pour prendre vos
principales décisions
UI1
Vous vous servez des informations issues du contrôle de gestion pour argumenter vos principales
décisions face aux partenaires que vous devez convaincre : supérieur hiérarchique, collaborateurs,
etc.
UI2
Vous vous servez des informations issues du processus de contrôle de gestion pour faire
régulièrement le point sur la situation de votre centre de responsabilité
UI3
Vous vous servez des informations issues du processus de contrôle de gestion pour détecter des
problèmes à gérer
UI4
Vous utilisez les informations issues du contrôle de gestion pour stimuler les membres de votre
équipe en faveur de la réalisation des objectifs
UI5
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Annexe 1
Échelle de mesure de la Contribution du manager
au Contrôle de Gestion
Armelle Godener et Marianela Fornerino
PARTICIPATION DU MANAGER AU CONTRÔLE DE GESTION
ET PERFORMANCE MANAGÉRIALE, UNE NOUVELLE APPROCHE
110
Annexe 4
Échelle de mesure de la Performance managériale
(Govindarajan et Gupta 1985)
Label
Qualité des réalisations
PF1
Quantité de réalisations
PF2
Délais de livraison des réalisations
PF3
Développement personnel
PF4
Atteinte des objectifs budgétaires
PF5
Programmes de réductions de coûts
PF6
Affaires politiques/publiques
PF7
Développement de nouveaux types de réalisations
PF8
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Item