Une année de crise COVID : impact sur la dynamique de l’activité des entreprises en France. Une évaluation sur données individuelles (Corporate Activity in France Amid the Covid-19 Crisis. A Granular Data Analysis) (preprint)

French Abstract: Nous étudions l’impact de la crise sanitaire sur l’activité de plus de 645 000 entreprises, à partir de données individuelles permettant d’estimer leur chiffre d’affaires à une fréquence mensuelle. Notre approche, fondée sur un modèle de micro-simulation, est innovante à triple titre. Premièrement, nous quantifions la perte d'activité par rapport à une situation contrefactuelle dans laquelle la crise n'aurait pas eu lieu. Deuxièmement, nous estimons ce choc au niveau individuel, permettant une analyse détaillée de l'hétérogénéité des chocs d’activité. Nous mettons en lumière la dispersion du choc à la fois entre secteurs et au sein des secteurs. Nous montrons que le secteur de l'entreprise explique jusqu'à 48% de la variance des chocs d'activité mensuels pondérés par l'emploi en 2020, soit une part beaucoup plus importante que lors d'une année normale. Enfin, nous identifions quatre profils de trajectoires, caractéristiques de l’évolution de l'activité en 2020. Le secteur est le principal déterminant d'appartenance à un profil donné. Conditionnellement au secteur, le profil de trajectoire est également corrélé à la capacité d'adaptation organisationnelle des entreprises.English Abstract: Taking advantage of detailed firm-level data on VAT returns, we estimate the monthly impact of the Covid-19 crisis on the turnover of more than 645,000 French firms. Our approach, based on a micro-simulation model, is innovative in a triple way. Firstly, we quantify the activity loss with respect to a counterfactual situation in which the crisis would not have hit. Secondly, we estimate this shock at the firm level, enabling a thorough analysis of activity loss heterogeneity throughout the crisis. In particular, we shade light on the dispersion of the shock both within and between industries. We show that the industry the firm operates in explains up to 48% of the monthly activity shocks’ variance weighted by employment, a much larger share than in a normal year. Finally, we leverage our monthly firm-level data on sales to show how corporate activity has evolved along four distinct trajectories throughout 2020. The main determinant of belonging to a given profile of activity is the firm industry – defined at a very granular level. Conditional on industry, the activity trajectory is also correlated with the ability to adapt some firms have demonstrated during the crisis in terms of organization and production.

L’impact de la crise sanitaire sur la situation financière des entreprises en 2020 : une analyse sur données individuelles (What Individual Data Tells us about the Covid-19 Impact on Corporate Liquidity in 2020) (preprint)

French Abstract: Nous mobilisons un modèle de micro-simulation s’appuyant sur un jeu de données individuelles particulièrement riche pour évaluer l’impact de la crise sanitaire sur la situation financière de plus de 645 000 entreprises françaises en 2020. Nous montrons que la quasi-stabilité de la dette nette au niveau macroéconomique masque de fortes disparités au niveau individuel. L’hétérogénéité est marquée entre secteurs (avant et après dispositifs de soutien public) mais également au sein de chaque secteur. L’occurrence et l’intensité des chocs négatifs de trésorerie à fin 2020 sont par ailleurs corrélées à la qualité de crédit de l’entreprise (cotation Banque de France) avant crise. Nos simulations montrent également que les mesures de soutien réduisent la dispersion des chocs de trésorerie et ramènent à une distribution à peu près identique à celle d’une année normale, sauf aux deux extrémités de la distribution.English Abstract: Using rich granular data for over 645 000 French firms in 2020, this paper builds a micro-simulation model to assess the impact of the Covid-19 crisis on corporate liquidity. Going beyond the aggregate picture, we document that while net debt has been fairly stable at the macroeconomic level, individual heterogeneity is widespread. Significant dispersion in changes in net debt prevails both between and within industries, before as well as after public support. We show that the probability to experience a negative liquidity shock − as well as the intensity of this shock − are negatively correlated with the initial credit quality of the firm (based on Banque de France internal ratings). Our model also finds that public support dampens significantly the impact of Covid on the dispersion of liquidity shocks and brings back the distribution of liquidity shocks closer to its pre-crisis path but with fatter tails.