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Travail, emploi, chômage

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vendredi 18 mai 2018

Comment le marché du travail français a évolué depuis 2000

« La France est la deuxième plus grande économie de l’Europe continentale, mais elle souffre d’un taux de chômage de 9 %. L’incapacité du pays à sortir de la trappe à chômage dans laquelle il est piégé depuis plusieurs décennies est perçue comme menaçant la stabilité de l’UE. Angel Gurria, le secrétaire général de l’OCDE, a annoncé avoir "un énorme espoir" pour les réformes du Président fraîchement élu Emmanuel Macron. Cependant, plutôt que de discuter des potentielles "réformes structurelles", cet article se focalise sur les importants changements que le marché du travail français a connus durant la période allant de 2000 à 2017, des changements qui mettent en lumière les forces et faiblesses de la France. (…)

Le chômage

Au niveau agrégé

Au début du millénaire, le chômage français était toujours au-dessus de 9 % selon la définition de l’Organisation internationale du travail (OIT). Pour autant, il était plus faible que le taux allemand et plus faible que son pic de 1997 (10,7 %). La France a bénéficié d’une remarquable tendance en 1998, 1999 et 2000 avec trois des quatre meilleures années pour la création d’emplois au vingtième siècle. En 2000, le Conseil d’Analyse économique (…) a publié un rapport intitulé "Plein emploi", qui exprimait l’optimisme des économistes : selon lui, la France pouvait connaître en 2005 un taux de chômage autour de 5 % grâce à une croissance régulière, à la réduction du temps de travail et au départ à la retraite des cohortes du baby-boom. Le chômage en France (notamment dans les territoires d’outre-mer) continua de baisser, mais au début de l’année 2008, atteignit un creux à 7,2 %, loin de l’objectif de plein emploi (cf. graphique 1). Le scénario initial a été perturbé par une croissance du PIB décevante (inférieure à 2 % par an en moyenne) dans le sillage de la brève récession de 2001, par la fin des mesures soutenant la réduction du temps de travail et par les réformes du système de retraite qui ralentirent les départs à la retraite.

GRAPHIQUE 1 Taux de chômage total et de longue durée en France (en %)

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Cependant, quelques mois avant la Grande Récession, il y a de nouveau eu un optimisme généralisé ; au cours d’une année, le taux de chômage en France métropolitaine a significativement chuté, passant de 8,1 % à 6,8 %, le plus faible niveau depuis 1983. Le risque de pénuries de main-d’œuvre était même un argument derrière les politiques conduites par Nicolas Sarkozy (élu en 2007) pour stimuler l’offre de travail dans les marges extensive et intensive, c’est-à-dire accroître le taux d’activité et la durée du travail (en réduisant les cotisations sociales et en défiscalisant les heures supplémentaires).

La Grande Récession a démenti cette anticipation optimiste. La croissance du PIB était quasiment nulle en 2008 et la France subit une forte récession en 2009 (le PIB chutant de 2,9 %). Cependant, cette récession était moins "grande" qu’elle n’a pu l’être dans d’autres pays de l’OCDE, grâce aux stabilisateurs automatiques et à l’accroissement volontaire des dépenses publiques, avec notamment des subventions directes aux entreprises. Le déficit budgétaire atteint des niveaux historiquement élevés : 7,2 % en 2009, 6,8 % en 2010 et 5,1 % en 2011. Cependant, la croissance du PIB retourna à son taux d’avant-crise en 2010 et en 2011 elle était supérieure à 2 %. Le taux de chômage suivit fondamentalement les variations du PIB, même si l’effet "Okun" (la corrélation à court terme entre les niveaux de chômage et la croissance du PIB) était bien plus faible qu’il ne l’a été au cours des précédentes décennies. Le chômage augmenta pour atteindre 9,5 % au troisième trimestre de l’année 2009, puis ensuite déclina lentement jusqu’au milieu de l’année 2011.

En 2011, face aux pressions de l’UE (auxquelles ils adhéraient), les gouvernements sous la présidence de Sarkozy, puis de celle de Hollande, s’engagèrent à des macro-ajustements. Plus explicitement, ils soutinrent une politique d’offre de long terme avec de massives réductions d’impôts pour les entreprises. Malgré cette coûteuse politique, le déficit budgétaire chuta, et ce en raison du jet des salaires nominaux des fonctionnaires, de la réduction des investissements publics et de la hausse des impôts directs et indirects payés par les ménages.

Alors que ces politiques réduisirent les déficits budgétaires, elles eurent aussi d’autres effets moins désirables. Par exemple, les dépenses des ménages baissèrent en 2012. Le taux de croissance annuel moyen du PIB était de seulement 0,6 % de 2012 à 2015. Finalement, il y eu une reprise de l’investissement des entreprises ; et un taux de croissance du PIB supérieur à 1 %, dans le contexte d’une productivité stagnante, était associé à une nouvelle baisse du taux de chômage total. Cette dernière coïncida avec l’accélération de la croissance du PIB début 2017. Ces changements sont cohérents avec l’idée que le taux de chômage français avait une large composante liée à un significatif écart de production (output gap).

Malgré de récentes améliorations, beaucoup de preuves empiriques démontrent d’indéniables difficultés structurelles, tout en mettant en évidence les forces du marché du travail français. Le chômage à long terme (supérieur à 12 mois) est l’un des problèmes les plus inquiétants. De 2008 jusqu’à la fin 2016, le chômage de long terme présenta une tendance croissante, même durant les années de reprise économique. Il affecte maintenant un chômeur sur deux et est un symptôme des fractures croissantes sur le marché du travail. (…)

Les fractures spatiales, les fractures entre les âges

Plusieurs territoires portent les stigmates laissés par la Grande Récession (qui a accéléré la contraction du secteur manufacturier) et par la restructuration des services publics associée à une réduction de l’investissement public. En même temps, les travailleurs de ces zones ont fait face à de plus grands obstacles en matière de mobilité. En particulier, les zones dans lesquelles les opportunités d’emplois sont concentrées sont caractérisées par des pénuries en matière de logements abordables et des prix de l’immobilier élevés (qui n’ont que très légèrement diminué en 2009 et ont repris vigoureusement leur hausse après). A Paris, par exemple, début 2017, les prix de l’immobilier étaient supérieurs de 30 % à leur niveau d’avant-crise et de 310 % à leur niveau au début du siècle.

(…) L’hétérogénéité spatiale des taux de chômage est reparti à la hausse depuis 2008. Certes le chômage a augmenté dans tous les bassins d’emplois (notamment à Paris, où il a augmenté de 1,6 point de pourcentage), mais la hausse du chômage entre 2008 et 2017 a été positivement corrélée avec le niveau de chômage initial. Lors des élections législatives de 2017, les électeurs des deux zones métropolitaines qui ont connu la plus forte détérioration (+ 5,3 points de pourcentage entre 2008 et 2017) ont respectivement élu un meneur d’extrême-droite (à Perpignan) et un nationaliste corse (à Porto-Vecchio).

GRAPHIQUE 2 Variation et niveau initial des taux de chômage locaux avant et après 2008

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La Grande Récession a aussi changé la structure du chômage, dans la mesure où plusieurs travailleurs licenciés ont fini par se retrouver dans le chômage de long terme. Une deuxième catégorie qui comprend une partie des chômeurs de longue durée est celle des travailleurs âgés, notamment des moins diplômés d’entre eux. Les dispositifs publics de préretraite ont été réformés au début des années 2000. Des années 1970 aux années 1990, ces dispositifs avaient permis à l’économie d’absorber une grande proportion de travailleurs cols bleus ayant plus de 50 ans qui avaient perdu leur emploi, en particulier durant les ralentissements de l’activité. En même temps, les diverses réformes des retraites qui se sont succédées depuis 1993 ont augmenté les incitations à reculer le départ à la retraite. Malgré ces changements politiques, avant 2008 l’accroissement du taux d’activité des plus de 50 ans (une hausse de 4 points de pourcentage pour le groupe des 50-64 ans de 2000 à 2008) avait été facilement absorbé. (…) Le nombre de chômeurs âgés de 50 ans ou plus était bien inférieur à 300.000 avant la Grande Récession.

Depuis 2009, toutes les classes d’âge et les deux sexes ont été affectés par la détérioration du marché du travail, mais la fracture entre les classes d’âges s’est creusée. En particulier, le nombre de chômeuses âgées de 50 ans ou plus a plus que doublé entre début 2008 et début 2017, tandis que la hausse était inférieure à 30 % pour les plus jeunes. Bien que les travailleurs les plus âgés jouissent toujours d’une amélioration significative de leur taux d’emploi, cette tendance n’a pas suffi pour compenser une hausse de leur nombre d’actifs parmi le groupe des 50-64 ans (1,7 million en plus entre 2008 et 2016).

(…) La Grande Récession n’a pas stoppé la baisse de l’écart en termes d’emploi entre les femmes et les hommes et il n’y a plus d’écart significatif. Selon les données provisoires, au troisième trimestre 2017, le taux de chômage des femmes était 0,3 point de pourcentage plus faible que celui des hommes (notamment outre-mer), contre un écart de 2,6 points de pourcentage en faveur des hommes en 2000. La bonne performance relative des femmes de moins de 50 ans s’explique en partie par le fait qu’elles ont bénéficié de la forte hausse du niveau scolaire de la population active française au cours des trois dernières décennies. (...)

La composition de la population active et le taux d’emploi

Une population active plus éduquée

La forte hausse des niveaux de diplômes de la population active est probablement le changement structurel le plus impressionnant du côté de l’offre sur le marché du travail français. Dans le sillage du programme initié par François Mitterrand, les enfants nés après le milieu des années 1970 ont joui d’une ouverture rapide de l’accès au collège dans les années 1980, au lycée dans les années 1990 et ensuite à l’université dans les années 2000. Le graphique 3 montre que la part des travailleurs diplômés du supérieur parmi les actifs de 25-64 ans a eu tendance à augmenter : elle est passée de 25 % en 2000 à 39 % en 2016. A l’inverse, les cohortes peu diplômées ont quitté le marché du travail durant cette période. Depuis 2005, il y a moins de gens sur le marché du travail qui n’ont qu’un diplôme du secondaire que de gens qui ont un diplôme du supérieur.

GRAPHIQUE 3 Composition de la population active (âgée de 25 à 64 ans) selon le genre et le niveau de diplôme (en %)

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Un autre fait frappant est que les femmes constituent désormais la majorité des actifs diplômés du tertiaire, ce qui reflète la proportion croissante de jeunes femmes engagées dans l’enseignement supérieur. L’entrée sur le marché du travail des premiers enfants du petit baby-boom (depuis la fin des années 1990) a alimenté ces tendances pendent les deux décennies suivantes.

Le diplôme importe pour accéder à l'emploi

En raison de la hausse du niveau scolaire de la population en âge de travailler, la France jouit d’un taux d’emploi parmi les actifs âgés de 15 à 64 ans qui est supérieur à ce qu’il était au début des années 2000. L’impact agrégé de la Grande Récession a pratiquement été effacé (…).

Selon l’enquête emploi, malgré la hausse massive de l’offre de travailleurs très éduqués, leur taux d’emploi est resté stable depuis 2000, autour de 84 % pour les 25-64 ans. Même la Grande Récession n’a pas significativement affecté cela et le taux de 85 % en 2016 est le niveau le plus élevé depuis la Seconde Guerre mondiale.

Cette performance contraste avec l’impact de la récession de 2009 sur les travailleurs les moins diplômés. Parmi les 15-64 ans, le taux d’emploi de ceux qui n’ont pas été diplômés dans le secondaire était stable, autour de 46 % de 2000 à 2008, mais il a chuté pour atteindre 39 % en 2016. Le taux d’emploi des travailleurs diplômés du secondaire a chuté, passant de 69 % en 2008 à 66 % en 2016. Ces tendances expliquent aussi la fermeture rapide de l’écart en termes de taux d’emploi entre les sexes : de 14 % en 2000 à pratiquement 7 % aujourd’hui.

L’évolution des salaires : des tendances contradictoires

Des inégalités salariales stables ?

En utilisant les registres exhaustifs des employeurs, l’INSEE calcule la distribution des salaires en équivalents temps plein en France. La plupart des indicateurs d’inégalités basés sur ces statistiques françaises suivent une évolution en forme de U avec un point bas en 2008. Cependant, la magnitude des changements est très faible. Par exemple, le ratio 50/10, qui rapporte la médiane sur le premier décile s’élevait à 1,53 en 2000, 1,49 en 2008 et 1,50 en 2010. Et, à l’inverse de ce que l’on peut observer dans plusieurs autres pays, le ratio 90/50, qui rapporte le dernier décile sur la médiane, n’a pas tendance à augmenter en France. Cependant, cette remarquable stabilité est trompeuse. La focalisation sur les dimensions désagrégées des inégalités salariales révèle de significatifs changements avec des impacts opposés.

La réduction des écarts salariaux entre les sexes et entre les secteurs public et privé

(…) Les salaires nets réels moyens (en équivalents temps plein) dans le secteur privé et dans les entreprises publiques (…) ont généralement suivi les taux de productivité du travail, mais ils ne reflètent pas le cycle d’affaires, puisqu’ils ont augmenté en 2009 et ont chuté durant la subséquente reprise. La dynamique apparente des salaires lors de la récession alimenta l’idée que les travailleurs français avaient une préférence pour les salaires plutôt que pour l’emploi ; les tendances récentes sont moins cohérentes avec cette interprétation naïve du drame du chômage français.

Le calendrier s’explique en partie par les hausses initiales des salaires minimaux nominaux de branches (visant à compenser la hausse de l’inflation en 2008). Cependant, les principaux moteurs sont les effets de composition : lorsque l’on prend en compte la contraction des emplois peu pays en 2009, le salaire net réel moyen en équivalents temps plein est resté stable.

En raison de la part importante d’emplois qualifiés dans le secteur privé (enseignants, docteurs, etc.), il y a eu un écart significatif en termes de rémunérations entre les fonctionnaires et les travailleurs du secteur privé et des entreprises publiques. Cependant, le gel des rémunérations nominales des fonctionnaires à partir de 2010 a réduit cet écart ces dernières années ; selon les dernières statistiques, en 2014 les salaires nominaux moyens en équivalents temps plein des travailleurs du secteur privé sont même devenus légèrement plus élevés. Puisque la majorité des fonctionnaires sont des femmes, ce gel a joué contre les femmes. A l’inverse, la hausse du niveau scolaire relatif des femmes et leur capacité à obtenir des emplois plus qualifiés dans les entreprises privés leur ont été bénéfiques. Ce second mécanisme a dominé le premier et donc l’écart de salaires entre les sexes a diminué depuis le tournant du siècle ; cependant, il reste significatif. En termes de rémunérations salariales annuelles réelles, l’écart entre les sexes était de 39 % en 2000, de 37 % en 2008 et de 31 % en 2014.

Les contrats de travail hachés

Au cours des 15 dernières années, la simplification des exigences légales et de la numérisation du processus de recrutement ont provoqué une croissance rapide dans les embauches en France. (…) Chaque trimestre, les hôtels et les restaurants embauchent autant de travailleurs que le nombre de postes rémunérés.

Ce phénomène est alimenté par la stratégie des ressources humaines consistant à remplacer les contrats à longue durée déterminée par des contrats très temporaires (la plupart durant moins d’une semaine) pour adapter juste-à-temps la main-d’œuvre. La part des emplois à durée déterminée est restée stable depuis 2000 (contrairement aux années 1980 et 1990 quand elle augmentait) dans le voisinage de 15 % de l’ensemble des emplois salariés. Cependant, la durée des contrats s’est fortement réduite. Seul un contrat de court terme sur cinq dure un mois ou plus, contre deux sur cinq en 2000 ; la durée médiane est maintenant d’environ huit jours. Une autre caractéristique essentielle de cette épidémie est que la plupart des travailleurs embauchés sont en fait les mêmes travailleurs qui sont réembauchés pour le même emploi. Par construction, les contrats de très court terme sont exclus d’une variété de types additionnels de rétributions fixée par les accords au niveau de la branche pour les travailleurs qui ont la même ancienneté minimale.

Un million de travailleurs qui sont plus jeunes et moins qualifiés maintenant désormais du chômage à l’emploi et retournent au chômage très fréquemment. Cela provoque une nouvelle forme de sous-emploi. Découper les contrats de travail dans des intervalles toujours plus brefs réduit les rémunérations annuelles en bas de la distribution, et le 10ème centile de la répartition des rémunérations du travail est désormais inférieur au seuil de pauvreté. Les nouveaux travailleurs pauvres ont convaincu les syndicats et organisations patronales, qui gèrent l’assurance chômage en France, pour améliorer les allocations chômage. De ce point de vue, la mesure pertinente de l’activité du travail n’inclut plus seulement les salaires, mais aussi les allocations chômage. Selon les derniers chiffres, cette amélioration des allocations semble avoir stabilisé les revenus en bas de la distribution.

Notons que l’enquête Emploi, qui utilise la définition de l’OIT du chômage, ne peuvent capturer les périodes de chômage au cours d’une semaine. Cela explique en partie pourquoi les demandeurs d’emploi enregistrés à Pôle emploi sont maintenant bien plus nombreux que les chômeurs : fin juillet 2017, Pôle emploi enregistrait 5,6 millions de demandeurs d’emploi (qui n’avaient pas travaillé durant le mois ou n’avaient travaillé que partiellement), alors qu’il y a trois millions de chômeurs selon les statistiques officielles de l’OIT.

Les nouveaux travailleurs indépendants

Le changement de la nature de l’emploi indépendant est une autre mutation massive du marché du travail français et il s’est déroulé sur une décennie. Les artisans qualifiés traditionnels ont été écrasés par la récession et par la concurrence de la part de nouveaux entrepreneurs. En 2009, le gouvernement a introduit le statut d’auto-entrepreneur (maintenant appelé statut du micro-entrepreneur). Il est désormais possible de devenir un micro-entrepreneur en cinq minutes via internet. Les cotisations sociales et les impôts sur le revenu des micro-entrepreneurs sont faibles et proportionnels aux revenus, qui peuvent être déclarés sur internet chaque trimestre, à condition qu’ils soient sous un certain seuil. La plupart de ces entrepreneurs n’ont pas à demander une TVA et ils peuvent aussi offrir de plus faibles prix parce qu’ils ne sont pas sujets à plusieurs exigences (par exemple l’assurance professionnelle) imposées sur les artisans traditionnels. Comme le nombre d’artisans classiques a décliné au cours de la dernière décennie, le nombre de contractants indépendants a augmenté. Ce dernier groupe a aussi connu une hausse en équivalents temps plein de pratiquement 5 % durant ce laps de temps. Cependant, leur revenu réel par heure travaillée a chuté d’environ 15 % en moyenne. Une nouvelle catégorie de travailleurs pauvres émerge donc : en 2014, les 500.000 micro-entrepreneurs qui étaient actifs et qui ne cumulaient pas leur activité indépendante avec une activité salariale, gagnaient en moyenne moins de 500 euros par mois. Au cours des trois dernières années, l’émergence de l’économie du partage a accéléré le développement du micro-entrepreneuriat, faisant désormais apparaître le risque d’un déversement des emplois salariés (notamment l’emploi très qualifié) vers le travail indépendant. (...) »

Philippe Askenazy, « The changing of the French labor market, 2000–2017 », IZA World of Labor, n° 412, janvier 2018. Traduit par Martin Anota

dimanche 6 mai 2018

L’utilité des expériences contrôlées

« (…) Que doit faire un responsable politique lorsque diverses évaluations non expérimentales d’un même programme d’activation sur le marché du travail (réalisées par des chercheurs réputés, sans biais évident, et utilisant les mêmes données) produisent des estimations d’impact qui ont des implications très différentes pour ce programme ? (…) Les expériences sociales sont désormais fréquentes aux Etats-Unis ; elles y influencent la politique publique dans des domaines aussi divers que l’assurance santé, la lutte contre la violence domestique, les programmes d’éducation sexuelle et la formation des enseignants. Les méthodes expérimentales ont aussi fleuri dans l’économie du développement et, plus récemment, les expériences sociales se sont multipliées en Europe. Pourtant le scepticisme demeure dans la communauté universitaire, parmi les administrateurs des programmes et les travailleurs sociaux, mais aussi dans la presse (…).

Les expériences fournissent plusieurs bénéfices aux évaluateurs de programme


Pour ce qui touche de l’évaluation, le problème fondamental concerne la sélection non aléatoire de participants aux programmes (et de juridictions aux politiques sociales, et ainsi de suite). Ce problème de la sélection signifie que les comparaisons entre la situation des participants et celle des non-participants vont combiner, dans des proportions inconnues, les impacts causaux du programme et les différences qui auraient émergé en l’absence de ce dernier. Une évaluation expérimentale bien exécutée avec un échantillon d’une taille adéquate dissipe de telles inquiétudes à propos de la sélection non aléatoire et conforte ainsi les affirmations relatives aux liens de causalité derrière l’impact d’un programme sur une population assignée aléatoirement.

Même avec une évaluation non expérimentale robuste qui applique les méthodes de pointe à des données de haute qualité, il y a toujours l’ombre d’un doute autour des supposés liens de causalité. Pour le dire autrement, les évaluations non expérimentales soulèvent toujours des inquiétudes à propos de la sélection non aléatoire vers un programme. Chaque combinaison de méthode non expérimentale et de données observationnelles relatives à un groupe de comparaison de non-participants résout le problème de la sélection non aléatoire sous des hypothèses particulières, mais ces hypothèses restent toujours, ne serait-ce en partie, non testables.

A l’inverse, les expériences résolvent directement le problème de la sélection non aléatoire vers le traitement en forçant aléatoirement certains individus qui auraient sinon participé au programme à ne pas le faire. Les expériences fournissent cet important service causal si elles cherchent à estimer un effet de traitement moyen pour un paramètre « structurel », tel qu’une élasticité pour l’offre de travail, comme aux Etats-Unis avec les expériences sur l’impôt négatif. Alors que les expériences nécessitent des hypothèses à propos de certaines choses (comme je vais le discuter ci-dessous), elles ne nécessitent pas d’hypothèses à propos du processus de sélection vers le programme de façon à fournir une estimation convaincante de l’effet causal pour une population assignée aléatoirement.

De plus, la simplicité conceptuelle des expériences permet aux non-spécialistes de mieux comprendre les constats et de les trouver plus convaincants. Comme l’économiste Gary Burtless l’a expliqué : "Parce que les responsables politiques peuvent facilement saisir les constats et la signification d’une expérience simple, ils se concentrent sur les implications des résultats pour la politique publique (…). Les politiciens sont davantage susceptibles d’agir sur la base de résultats qu’ils trouvent convaincants". La plupart des gens comprennent comment la randomisation précise de façon convaincante les liens de causalité, en particulier dans les expériences qui ne souffrent pas trop des limitations discutées ci-dessous.

En outre, les expériences réduisent le risque qu’un biais, conscient ou non, de la part du chercheur affecte les estimations d’impact. Les chercheurs qui appliquent des méthodes non expérimentales ont typiquement plus de degrés de liberté pour choisir la façon par laquelle ils mènent leur analyse. Par exemple, dans une évaluation utilisant les méthodes d’appariement (matching methods), le chercheur choisit à la fois l’ensemble de variables d’appariement et les détails de la procédure d’appariement. Les choix qui mènent à des estimations différentes peuvent paraître aussi plausibles l’un que l’autre aux yeux des lecteurs experts (…). Les expériences ne rendent pas la manipulation impossible, mais ils réduisent un tel risque.

Finalement, les expériences peuvent avoir d’importantes retombées en termes de savoir. Une large littérature utilise les impacts expérimentaux comme références pour examiner la performance de combinaisons alternatives de méthodes et de données non expérimentales. Par exemple, plusieurs articles utilisent les constats expérimentaux tirés de l’expérience sur le Job Training Partnership Act aux Etats-Unis pour étudier divers aspects du dispositif d’évaluation non expérimental. Ceux-ci incluent la valeur de types particuliers de variables de conditionnement, le choix entre comparer les tendances de résultats et les niveaux de résultats et le choix de localiser ou non les groupes de comparaison dans les mêmes marchés locaux du travail que les participants. En comparant les estimations non expérimentales obtenues en utilisant différentes méthodes économétriques, différentes données de groupes de comparaison et des ensembles différents de variables de conditionnement à des estimations expérimentales, ces études fournissent un éclairage empirique sur ce qui fonctionne et ne fonctionne pas, et ces preuves empiriques se sont révélées précieuses dans des évaluations non expérimentales plus récentes. Puisque les expériences risquent de ne jamais pleinement remplacer les évaluations non expérimentales en raison de leurs coûts financiers et politiques plus élevés, il est crucial d’utiliser les expériences pour apprendre à concevoir des évaluations non expérimentales plus convaincantes.

!Les potentiels écueils derrière l’usage des expériences dans l’évaluation de programmes


Malgré leurs clairs bénéfices, les expériences ont certaines spécificités relativement aux évaluations de programmes non expérimentales qui les amènent à produire de moins bonnes estimations. De plus, l’assignation aléatoire peut exacerber des problèmes qui surviennent dans certaines évaluations non expérimentales. Cependant, tous les écueils ne s’appliquent pas à tous les dispositifs expérimentaux et la plupart limitent la "validité externe", c’est-à-dire la capacité à généraliser les constats expérimentaux à d’autres populations, plutôt que la "validité interne", c’est-à-dire l’interprétation causale pour les populations qui sont randomisées.

Premièrement, considérons les problèmes d’interprétation qui se posent lorsque tout le monde au sein du groupe test ne reçoit pas le programme ou lorsque certains individus dans le groupe de contrôle expérimental bénéficient de ce programme ou d’un programme similaire (malgré l’intention de ne pas leur en faire bénéficier). Certains individus assignés au groupe de traitement peuvent échouer à participer (les "no-shows") ou à participer pleinement (les "décrocheurs" ou "dropouts"). Il peut y avoir des no-shows si les membres du groupe de traitement trouvent un emploi, déménagent, vont en prison ou en apprennent plus à propos d’un programme volontaire et en concluent qu’ils n’ont pas intérêt à y participer. De même, les membres du groupe de contrôle peuvent contourner le protocole expérimental en s’enrôlant dans le programme ou, plus généralement, ils peuvent recevoir les mêmes services ou des services similaires d’une autre source ou avec un autre financement ; la littérature appelle cela la "substitution du groupe de contrôle" (control group substitution). Le risque qu’il y ait des no-shows et des dropouts dépend des caractéristiques du dispositif expérimental, par exemple du délai entre l’assignation aléatoire et la réception du service et de la nature du traitement. (…) La substitution du groupe de contrôle dépend aussi de l’environnement programmatique : les environnements centralisés où seule une agence fourni un type donné de service en souffrent moins. Empiriquement, plusieurs évaluations expérimentales présentent les no-shows (et dropouts) du groupe test et la participation du groupe de contrôle dans le même programme ou des programmes similaires à des niveaux substantiels.

La littérature offre deux grandes approches pour surmonter ce problème d’assignation. La première approche réinterprète le contraste expérimental (la différence en termes de résultats observés moyens entre le groupe test expérimental et le groupe de contrôle expérimental) comme l’impact moyen de l’offre de traitement plutôt que de la réception du traitement. La littérature appelle cela le paramètre d’"intention de traiter" (intention to treat). Dans le contexte d’un programme volontaire, où le gouvernement peut offrir le programme sans le rendre obligatoire, l’impact moyen de l’offre répond à une question de politique pertinente : "Quel est l’impact moyen de l’ajout d’une option supplémentaire à l’ensemble de programmes déjà disponibles ?" Cette question peut différer assez substantiellement de la question qui reçoit une réponse dans une expérience où chaque membre du groupe test reçoit un traitement, mais aucun membre du groupe de contrôle n’en reçoit, à savoir : "Quel est l’impact moyen du traitement relativement à l’absence de traitement ?"

La seconde approche divise la différence moyenne expérimentale par la différence dans la fraction d’individus recevant le programme dans le groupe test expérimental et la fraction de ceux recevant quelque chose de similaire dans le groupe de contrôle. (…)

Dans plusieurs dispositifs institutionnels, les individus doivent donner explicitement leur accord pour participer (c’est-à-dire accepter ou refuser) à une étude utilisant l’assignation aléatoire mais ils peuvent être inclus dans des études non expérimentales sans avoir donné explicitement leur consentement. En pratique, certains individus vont refuser de subir l’assignation aléatoire. De tels individus peuvent présenter de très hauts niveaux d’aversion au risque, avoir des objections philosophiques à l’assignation aléatoire (…). Le nombre de personnes dans ce cas tend à être faible (…) mais pas insignifiant. Les travaux empiriques, encore peu nombreux sur ce phénomène, suggèrent que le traitement pourrait avoir un impact moyen différent sur les individus qui s’auto-excluent que sur ceux qui acceptent de participer, si bien que l’impact expérimental fournit un guide imparfait de l’impact pour les individus qui auraient participé au programme en l’absence d’expérience.

Dans divers contextes, tout ou partie des individus dans une expérience vont savoir qu’ils prennent part à une évaluation qui peut avoir des conséquences en termes de politique, alors que ce n’est pas le cas pour les individus dans une évaluation non expérimentale. S’ils en ont conscience, ils sont susceptibles de changer de comportement, ce qui altère les résultats de l’expérience et influe sur la politique publique. Par exemple, la littérature inclut des exemples de travailleurs sociaux qui ignoraient l’information sur les assignations de formation optimales tirées d’une règle de traitement statistique, peut-être parce qu’ils n’en voyaient pas l’utilité ou parce qu’ils pensaient que la règle de traitement statistique menaçait leur emplois et pensaient qu’ils pouvaient la court-circuiter en se comportant de façon à aboutir à un constat nul dans l’évaluation de l’impact. De même, les enseignants dans le groupe de contrôle d’une évaluation expérimentale dans laquelle le groupe de traitement reçoit des incitations de performance financière peuvent, pour des raisons idéologiques, travailler plus dur. Ces genres de réponses sapent l’intégrité de l’évaluation expérimentale et réduisent la pertinence de ces constats pour la politique.

Les évaluations expérimentales des programmes existants (à l’opposé, disons, des programmes de démonstration) font face à un arbitrage entre la taille du groupe de contrôle et le désir de maintenir le programme à l’échelle à laquelle il opère en l’absence d’expérimentation. Considérons un programme qui sert environ 1.000 participants par an. Assigner aléatoirement la moitié de ces participants à un groupe de contrôle réduit le nombre de personnes servies à 500. Cela peut impliquer que des travailleurs soient du programme ou, si les travailleurs sont maintenus, que les individus assignés aléatoirement au groupe de traitement reçoivent un meilleur service qu’ils n’en auraient reçu en l’absence de l’expérience. La première situation peut provoquer des troubles politiques ou entraîner la perte de bons salariés que l’organisation aimerait avoir après l’expérience, tandis que la deuxième se traduit par un changement de la nature du programme, si bien que les estimations expérimentales constituent alors un mauvais guide quant à l’impact du fonctionnement normal du programme. Alternativement, dans certains contextes le programme peut avoir l’option de recruter des participants supplémentaires parmi ceux qu’elle n’aurait pas servis en l’absence d’assignation aléatoire. Dans l’exemple ci-dessus, cela permettrait de maintenir le nombre de servis à 1.000. Mais si le programme a un impact moyen différent sur les participants nouvellement recrutés que sur ceux que le programme aurait servi s’il avait fonctionné normalement, alors les estimations expérimentales vont à nouveau fournir une image trompeuse de l’impact du programme dans des conditions normales.

Un dernier inconvénient avec les expériences concerne la coopération locale dans les programmes décentralisés. Considérons le cas d’un programme d’activation sur le marché du travail opéré via un réseau de centres d’emploi locaux. Une évaluation visant une généralisabilité maximale considérerait tous les centres ou un échantillon aléatoire suffisamment large. Dans une évaluation non expérimentale, amener les centres choisis à accepter de participer sera généralement facile parce que la participation n’exigera d’eux que de partager des informations. A l’inverse, obtenir la coopération locale dans une expérience pose un plus grand problème en raison des coûts bien plus élevés imposés par une évaluation d’assignation aléatoire ; les sites sélectionnés doivent installer, mettre en œuvre et documenter l’assignation aléatoire et ils doivent refuser l’accès aux services à des personnes qui en auraient sinon bénéficié. Même dans les environnements où l’administration centrale n’a pas besoin de demander aux offices locaux de participer, la mise en œuvre de l’assignation aléatoire requiert un niveau relativement élevé de coopération locale. Dans l’expérience autour du Job Training Partnership Act américain, les évaluateurs avaient à contacter environ 200 des 600 centres de formation (et devaient verser de substantiels paiements annexes et autres concessions) de façon à ce que 10 d’entre elles participent à l’expérience. Evidemment, les inquiétudes relatives à la généralisation des résultats d’impacts obtenus à partir de ces 16 centres nuisent aux discussions des constats expérimentaux.

Limites et lacunes


Les expériences, comme la plupart des évaluations non expérimentales, dépendent de l’hypothèse (rarement implicite) que le programme qui est évalué n’affecte pas les individus qui n’y participent pas. Pour le dire autrement, la plupart des évaluations expérimentales ne supposent pas de répercussions sur les individus du groupe de contrôle ou plus largement sur l’ensemble des non-participants. A quoi peuvent ressembler de tels effets ? Ils peuvent prendre la forme de changements dans les prix de groupes particuliers sur le marché du travail à cause d’un accroissement de leur offre induit par le programme. Ajouter 100 coiffeurs ou soudeurs supplémentaires sur le marché du travail d’une petite ville peut entraîner une baisse de salaires pour les travailleurs de ce type de compétences, pas juste pour les personnes sortant de formation mais aussi pour les personnes en poste. Un programme qui forme des professeurs dans une école à de nouvelles techniques éducatives peut avoir des "répercussions informationnelles" si les enseignants partagent les nouvelles idées avec leurs collègues qui n’ont pas bénéficié de ce programme. Un programme qui enseigne à certains chômeurs comment chercher un emploi plus efficacement, par exemple en améliorant leurs compétences pour l’entretien d’embauche ou pour la rédaction de leur CV, peut les amener à prendre des emplois vacants qui, en l’absence de cette formation, aurait été occupés par des non-participants. Dans ce dernier cas, le programme ralentit le retour à l’emploi des non-participants (dont la plupart n’appartiennent pas en général au groupe de contrôle). Dans la mesure où la plupart (ou la totalité) des non-participants affectés sont en-dehors du groupe de contrôle, les répercussions importent pour comparer entre les coûts et avantages sociaux, mais elles n’ont pas un effet majeur sur l’interprétation causale des estimations expérimentales pour ceux qui ont été assignés au hasard.

Les travaux empiriques qui sont disponibles (mais limitées) suggèrent que les répercussions sur les non-participants peuvent être substantielles, en l’occurrence suffisamment importantes dans certains cas pour anéantir la conclusion d’une analyse coûts-bénéfices qui les ignorerait. Une évaluation notable d’un programme d’activation sur le marché du travail estime les effets sur les non-participants via un dispositif expérimental multi-niveaux. Le niveau supérieur assigne aléatoirement la fraction de la population éligible qui est servie dans un marché du travail local. Dans certains endroits la plupart sont servis, alors que dans d’autres seule une modeste fraction est servie. Le niveau inférieur assigne aléatoirement les chômeurs éligibles au programme dans la proportion déterminée par la randomisation du niveau supérieur. Si l’impact expérimental au niveau du marché du travail augmente avec la fraction assignée au programme, cela signale l’importance de répercussions négatives sur les non-participants. La plupart des évaluations vont manquer de ressources financiers et organisationnelles (et politiques) pour organiser un tel dispositif (…).

De plus, les données expérimentales (comme avec les données observationnelles) n’identifient pas directement tous les paramètres qui devraient intéresser l’évaluateur. Par exemple, certains paramètres concernent des choix réalisés après l’assignation aléatoire, des choix que le traitement peut affecter. Par exemple, l’effet d’un programme de formation sur les salaires est utile, mais on ne peut observer que les salaires des personnes qui ont un emploi. Une comparaison entre les salaires des membres du groupe de traitement qui ont un emploi avec les salaires des membres du groupe de contrôle qui ont un emploi confond l’effet de traitement sur les salaires avec l’effet (sûrement sélectif) du programme sur l’emploi. (…)

Une autre limite se pose parce que les expériences fournissent souvent de l’information limitée à propos des mécanismes causaux (par exemple à propos de la provenance des impacts causaux) et même une telle intuition limitée requiert habituellement une certaine combinaison ingénieuse de dispositif d’évaluation, de conception de programme et de collection de données. Les expériences partagent cet aspect avec plusieurs évaluations non expérimentales, mais l’utilisation des seules données administratives dans les expériences exacerbe le problème. Considérons l’évaluation d’un programme d’activation du marché du travail pour les chômeurs qui combine des entretiens fréquents, relativement déplaisants, avec les travailleurs sociaux (une "taxe sur le loisir") avec une formation de haute qualité aux techniques de recherche d’emploi. Une évaluation expérimentale conduite en utilisant seulement les données administratives sur les gains peut constater un effet convaincant, substantiellement et statistiquement significatif sur les gains, tout en ne montrant pas si les entretiens ou la formation à la recherche d’emploi (ou une certaine combinaison des deux) explique les impacts.

Pour voir comment le dispositif de programme peut aider, supposons que les chômeurs soient au courant des entretiens en avance et que leur aide à la recherche d’emploi prenne place après le premier entretien avec le travailleur social. Dans ce scénario, le calendrier des impacts sur les gains peuvent éclairer les mécanismes. En particulier, les impacts sur les gains avant le premier entretien soulignent l’importance des effets de menace. Alternativement, les données sur la qualité et la quantité de la recherche d’emploi permettent d’estimer expérimentalement les effets de traitement sur ces médiateurs ; l’absence de changement dans le comportement de recherche d’emploi suite à la formation sur la recherche d’emploi suggère que les effets du traitement sur les gains résultent des entretiens avec le travailleur social. Toutefois, les données montrant que la plupart des chômeurs esquivent leurs entretiens sans aucune sanction suggèrent que la formation à la recherche d’emploi explique entièrement l’impact. Le point général concerne la capacité des données relatives aux comportements reliés aux mécanismes spécifiques de fournir des preuves suggestives sur l’importance (ou non) de ces mécanismes.

Pourtant, un autre problème survient du fait que certains observateurs qui voient des problèmes éthiques associés aux expériences, en particulier celles qui impliquent de refuser aléatoirement au groupe de contrôle l’accès à des services potentiellement précieux. (…) Les évaluateurs peuvent répondre à ces inquiétudes de diverses façons. Premièrement, tout comme les individus qui renoncent à leur propriété pour construire des biens publics comme les routes obtiennent une compensation, les membres du groupe de contrôle peuvent également recevoir une compensation (bien que cela puisse avoir des effets sur leur comportement). Deuxièmement, les évaluations expérimentales peuvent se focaliser sur les cas de réelle ignorance des effets de programme, de manière à ce qu’il ne soit pas clair pour les concepteurs de l’expérience si l’assignation aux groupe de contrôle signifie manquer un bon programme ou ne pas gâcher de temps et d’énergie sur un programme inefficace. Troisièmement, dans le cas de programmes submergés, les évaluateurs peuvent souligner que l’assignation aléatoire est un moyen impartial d’allouer les ressources rares du programme. Quatrièmement, les évaluations expérimentales peuvent se focaliser sur les dispositifs (tels que la randomisation à la marge de la participation ou la randomisation des incitations à participer) qui atténuent (du moins en partie) les inquiétudes éthiques (tout en changeant la signification substantielle de l’évaluation expérimentale d’impact). Cinquièmement, les évaluations expérimentales peuvent se focaliser sur des aspects de la mise en œuvre du programme (par exemple le nombre et le calendrier des entretiens avec les travailleurs sociaux) ou sur des combinaisons de services alternatifs (par exemple l’aide à la recherche d’emploi versus la formation) plutôt que sur les contrastes entre les services et l’absence de services.

Finalement, la randomisation fournit une solution convaincante à l’une des questions les plus embêtantes qui se posent dans toute tentative visant à tirer des connaissances en matière d’évaluation à partir de données, celle de la sélection non aléatoire vers les programmes. Cette question est importante, mais les nombreux autres problèmes qui nuisent à toute évaluation empirique se posent toujours dans les expériences. Par exemple, les expériences qui dépendent des données d’enquêtes finissent souvent avec des taux de réponses différents de la part de leurs groupes test et de contrôle. Selon la nature de cette attrition différentielle, cela peut biaiser les estimations d’impact. Les anomalies (par exemple les observations inhabituelles) (…) peuvent biaiser les évaluations qui observent seulement les moyennes conditionnelles. Les différences dans l’erreur de mesure corrélée avec le statut de traitement peut biaiser les estimations d’impact, comme quand le traitement étudié déplace les travailleurs du secteur informel au secteur formel et que les données administratives utilisées pour mesurer les résultats sur les gains ne concernent que les emplois du secteur formel. Et ainsi de suite. (…) »

Jeffrey A. Smith, « The usefulness of experiments », IZA World of Labor, n° 436, mai 2018. Traduit par Martin Anota

mercredi 17 mai 2017

Pourquoi le modèle orthodoxe ne va pas pour décrire le marché du travail

« Beaucoup de personnes ont des difficultés à saisir l’idée que le modèle orthodoxe basique (le modèle d’offre et de demande avec un seul marché où s’échange une marchandise indifférenciée) ne marche pas pour le marché du travail. Pour certaines personnes qui sont impliquées dans les débats autour de la politique de l’emploi, la théorie est presque axiomatique : le marché du travail doit être décrit en termes de "courbe d’offre de travail" et de "courbe de demande de travail". Si vous leur dites que ce n’est pas possible, cela les déconcertera. Comment pourrait-il ne pas y avoir de courbe de demande de travail ? Comment pourrait-il ne pas y avoir de relation entre le prix de quelque chose et la quantité que les gens désirent acheter ?

Réponse : Si vous ne pouvez pas observer quelque chose, vous pouvez très bien le considérer comme s’il n’existait pas.

Les gens ont tendance à l'oublier, mais les courbes de demande ne sont en fait pas directement observables. Elles sont hypothétiques. "Si le prix était X, combien achèteriez-vous ?". Vous pouvez réaliser une enquête auprès des gens, mais la seule façon de réellement savoir quelle quantité ils achèteraient consisterait fixer le prix à X. Et la seule façon de le faire est de déplacer la courbe de l’offre. Mais comment savez-vous ce qu’est la courbe d’offre ? La seule façon est de déplacer la courbe de demande !

C’est ce qu’on appelle un problème d’identification. A moins que vous puissiez observer quelque chose qui constitue clairement un choc touchant seulement l’une des courbes, mais pas l’autre, vous ne pouvez pas savoir ce à quoi ressemblent les courbes. (…)

Et avec les marchés du travail, il est très difficile de trouver un choc qui affecte seulement l’une des "courbes". Cela s’explique par le fait que presque tout dans l’économie est produit avec le travail. Si vous trouvez un ensemble de nouveaux travailleurs, ils constituent aussi de nouveaux consommateurs et ce qu’ils achètent requière plus de travailleurs pour produire. Si vous accroissez le salaire minimum, la hausse du revenu des personnes toujours en emploi stimulera indirectement la demande de travail (…). Le travail est un intrant crucial dans de si nombreux marchés qu’il nécessite vraiment d’être traité dans un cadre d’équilibre général (en d’autres termes, en analysant tous les marchés à la fois), plutôt qu’en l’observant à travers un unique marché isolé des autres. Cela rend le modèle d’équilibre partiel orthodoxe assez inutile pour analyser le travail.

"Mais", vous pouvez dire, "ne pouvons-nous pas faire certains hypothèses plus lâches qui soient assez raisonnables ?". C’est possible. Il est logique que, dans la mesure où il faut du temps pour que de nouvelles entreprises soient créées, un afflux d’immigrés non qualifiés puisse représenter un plus gros choc pour l’offre de travail que pour la demande de travail à très court terme. Et il est logique qu’une hausse du salaire minimum ne stimule pas assez la demande de travail pour compenser la contrainte exercée par le prix plancher.

Avec ces hypothèses plus lâches, vous pouvez donner du sens à des courbes d’offre et de demande. Le problème est le suivant : Les résultats se contredisent alors les uns les autres. Les résultats empiriques sur les afflux soudains d’immigrés non qualifiés indiquent une très forte élasticité de la demande de travail, tandis que les résultats empiriques sur les hausses du salaire minimum indiquent une très faible élasticité de la demande de travail. Ces deux propositions ne peuvent être vraies au même instant.

Donc si vous acceptez ces hypothèses d’identification plausibles, lâches, cela ne fait toujours pas sens de considérer les marchés du travail en les décrivant par une courbe d’offre et une courbe de demande. Bien sûr, vous pouvez proposer des hypothèses d’identification étranges, douteuses, irréalistes qui réconcilient ces faits empiriques (et les diverses autres choses que nous savons à propos des marchés du travail). Avec des hypothèses suffisamment baroques, vous pouvez toujours sauver toute théorie, comme Romer l’a souligné (et comme Lakatos lui-même l’a souligné avant lui). Mais à partir d’un certain point, cela commence vraiment à sembler ridicule.

En fait, il y a plusieurs autres raisons qui amènent à penser que la théorie orthodoxe ne convient pas pour les marchés du travail :

1. Les graphiques d’offre et de demande sont utiles pour une seule marchandise ; or le travail est extrêmement hétérogène.

2. Les graphiques d’offre et de demande sont des modèles statiques ; en raison de la réglementation du travail et des contrats implicites, les marchés du travail impliquent de la part des agents qu’ils adoptent un comportement prospectif.

3. Les graphiques d’offre et de demande sont sans frictions ; les marchés du travail impliquent évidemment de larges frictions dans la recherche d’emploi, et ce pour de nombreuses raisons. Si les modèles d’offre et de demande orthodoxes fonctionnaient pour chaque marché, la grande majorité des économistes aujourd’hui seraient totalement inutiles. Affirmer que le modèle orthodoxe doit toujours être un bon modèle, c’est dire fondamentalement que l’essentiel de l’économie fait fausse route et que tout cela tient à Marshall. Heureusement, les économistes forment toutefois une équipe intelligente, avec un certain esprit scientifique, si bien qu’ils réalisent que les effets d’équilibre général, l’hétérogénéité, le comportement prospectif, les frictions dans la recherche d’emploi, etc., existent, et qu’ils sont souvent essentiels pour comprendre les marchés.

Le modèle d’offre et de demande orthodoxe n’est juste pas une bonne description du marché du travail. La construction théorique derrière "la courbe de demande du travail" est ontologiquement suspecte, c’est-à-dire qu’elle constitue un mauvais choix de modélisation. Si nous adoptions une certaine sorte de philosophie positiviste ou empiriste ("si je ne peux pas observer quelque chose, il se pourrait que cela n’existe pas"), alors nous pouvons aussi bien dire que "la courbe de demande de travail" n’existe pas. Ce n’est pas une chose réelle. »

Noah Smith, « Why the 101 model doesn't work for labor markets », in Noahpinion (blog), 14 avril 2017. Traduit par Martin Anota

mardi 21 mars 2017

Les chimères de la déréglementation du marché du travail

« Tim a accueilli avec joie la proposition de réduire la protection des travailleurs contre les licenciements abusifs : "Cela va accroître la création d’emplois… Plus il est difficile de licencier du personnel, moins les entreprises sont susceptibles d’embaucher quelqu’un".

Cela relève du sens commun. Et malheureusement le sens commun nous amène souvent à nous tromper.

Les travaux empiriques ont cherché à mettre en évidence un lien entre les lois de la protection de l’emploi et le chômage. Par exemple, l’OCDE avait constaté qu’"il y a une faible association, voire aucune association, entre laxisme le degré de législation de la protection de l’emploi et le niveau globale de chômage" ; mais elle constatait toutefois que le chômage de long terme était d’autant plus important que la protection de l’emploi était forte. Et Stephen Nickell a constaté que les lois de protection de l’emploi étaient "négligeables et complètement insignifiantes" pour expliquer les écarts en termes de chômage que l’on observait d’un pays à l’autre durant les années 1980 et au début des années 1990.

Donc, pourquoi est-ce que l’intuition de Tim est aux antipodes avec les faits ? C’est parce qu’il y a des mécanismes qui opèrent dans l’autre sens. S’il n’y avait pas de protection de l’emploi du tout, les travailleurs auraient moins intérêt à rester dans la même entreprise à long terme. Ceteris paribus, ils auraient par conséquent plus d’incitations à changer d’entreprises. Cela aurait deux effets. D’une part, pour fidéliser le personnel, les employeurs peuvent avoir à relever leurs salaires. Cela tendrait à réduire l’emploi. Pour le dire d’une façon qui conviendrait davantage à Tim, les lois de la protection de l’emploi permettent aux entreprises de verser de plus faibles salaires. D’autre part, les travailleurs auraient moins d’incitations à investir dans des compétences spécifiques à l’entreprise. Cela tendrait à réduire l’efficacité de l’entreprise et donc l’empêcherait de se développer.

Vous pensez peut-être que ces effets sont faibles. Peut-être le sont-ils. Mais ceux de Tim aussi ; les entreprises, très optimistes à propos de leur capacité à repérer le talent, n’embauchent pas de travailleurs lorsqu’elles pensent qu’il y a une chance qu’ils puissent tirer au flanc une fois embauchés ou qu’ils sont incompétents.

En raison de ces mécanismes compensateurs, certaines études ont constaté « une relation en forme de U inversé entre la protection de l’emploi et la croissance économique » : "Du point de vue de la croissance du PIB par tête… la protection de l’emploi au début des années 1990 était trop faible dans des pays comme l’Australie, le Canada, le Danemark, les Etats-Unis, le Royaume-Uni et la Suisse".

Par conséquent, il est peu probable qu’une facilitation des procédures de licenciement pour les entreprises réduise le chômage et il très peu probable qu’elle le réduise de beaucoup. Si votre meilleure idée c’est de réduire la protection de l’emploi, c’est que vous ne réfléchissez pas beaucoup. »

Chris Dillow, « Employment protection and jobs », in Stumbling & Mumbling (blog), 27 octobre 2011. Traduit par Martin Anota



« Beaucoup m’ont rappelé hier sur Twitter la vision d’un marché du travail déréglementé que nourrit Liam Fox : "Nous devons commencer par déréglementer le marché du travail. Nous devons balayer les objections politiques. Il est trop difficile d’embaucher et de licencier et il est trop cher de recruter". C’est tout à fait ce qu’ont en tête les conservateurs (…). Mais il y a un petit problème avec cette vision des choses : il n’y a pas de bénéfices évidents à la déréglementation.

Mon graphique le montre bien. Il représente la productivité du travail en 2015 et une mesure de la protection de l’emploi en 2013-2014 : je prends une moyenne simple de quatre d’indices de protection de l’OCDE contre les licenciements et la réglementation du travail temporaire. (…)

GRAPHIQUE Productivité horaire du travail et degré de protection de l'emploi

Chris_Dillow__protection_de_l__emploi__productivite_horaire.png

Il est clair que, parmi les 33 pays pour lesquels nous avons des données, il n’y a pas de corrélation. Il est aussi clair que ce fait est robuste malgré les anomalies. Oui, les Etats-Unis ont une réglementation souple et une forte productivité. Mais le Royaume-Uni et la Nouvelle-Zélande ont une faible réglementation et une faible productivité, tandis que la France et la Belgique ont une réglementation stricte, mais aussi une forte productivité.

Vous pouvez penser que c’est contre-intuitif. Le sens commun dit que si les entreprises peuvent facilement licencier leurs salariés, alors les travailleurs sont incités à travailler plus dur, car ils savent qu’ils perdront leur emploi s’ils se font prendre en train de flâner ; en outre, les entreprises peuvent alors plus facilement ajuster leur main-d’œuvre pour faire face aux changements de conditions de marché.

Ces mécanismes sont toutefois compensés par d’autres. Par exemple, si les gens craignent d’être licenciés, ils ne vont pas chercher à investir dans des compétences spécifiques à des emplois, mais plutôt dans des compétences plus générales qui les rendent attractifs aux employeurs potentiels. Ils peuvent aussi passer moins de temps à travailler et plus de temps à chercher un nouvel emploi. De plus, un manque de protection va encourager les gens à plus souvent changer d’emplois, dans la mesure où il vaut mieux s’en aller que de se faire licencier. Cela peut réduire la productivité, notamment parce qu’il faut du temps aux nouvelles recrues pour qu’elles s’adaptent aux clients et aux technologies de leur nouvelle entreprise, ainsi qu’à leurs nouveaux collègues. Enfin, si les entreprises savent qu’elles peuvent licencier à volonté, elles vont moins chercher à bien sélectionner à l’embauche et à former leur personnel, et ainsi il peut y avoir un plus mauvais appariement entre emplois et travailleurs.

La déréglementation peut bénéficier aux mauvais employeurs qui veulent se comporter en tyrans, mais cela n’a pas de bénéfices évidents au niveau agrégé. (…) »

Chris Dillow, « Deregulation fantasies », in Stumbling & Mumbling (blog), 15 mars 2017. Traduit par Martin Anota

mercredi 9 novembre 2016

Dans la lutte contre le chômage, les partisans de la relance ont clairement gagné

« En août 2010, un article de Slate notait qu’il y avait "deux gangs d’économistes qui se battent sur les causes du chômage de masse" aux Etats-Unis. Paul Krugman, le meneur des "cycs" disait que la cause était conjoncturelle : il s’agissait d’une insuffisance de la demande globale. Les "strucs" expliquaient la hausse du chômage par un ensemble de facteurs structurels et ils prédisaient que le chômage ne déclinerait pas, à moins que l’on s’attaque à ces facteurs structurels. Six ans après, quel camp a gagné la bataille ?

Les preuves empiriques montrent que les "cycs" avaient largement raison. Le chômage aux Etats-Unis a chuté assez bien en phase avec la reprise de la production. Les Etats américains où la croissance a été plus forte que la moyenne nationale ont connu les plus fortes chutes du chômage. Et l’observation des performances des autres pays montre que les pays qui ont connu une croissance plus rapide que la moyenne mondiale (un groupe qui inclut les Etats-Unis et le Royaume-Uni) ont connu les plus fortes baisses du chômage.

Paul Krugman écrivait en 2011 que le chômage était élevé "parce que la croissance économique est faible ; c’est tout, point final, fin de l’histoire". Les "strucs" avaient une longue liste de solutions : "des changements en matière d’éducation, d’immigration, de réglementation du travail, des investissements directs à l’étranger (IDE), d’assurance-chômage et de droit des brevets", selon un article de Diana Furchtgott-Roth du Manhattan Institute.

Les données empiriques indiquent que la croissance est le coupable parmi la liste de suspects. Le graphique 1 montre la relation entre les composantes cycliques du chômage et le PIB réel en utilisant les données annuelles relatives aux Etats-Unis. Il y a une relation très robuste avec un R2 de 0,8 et un coefficient de pente de -0,45. Les dernières années, indiquées en rouge sur le graphique, ne s’en démarquent pas.

Par respect aux idées de James Hamilton, ces composantes cycliques ont été constituées en utilisant, non pas le filtre Hodrick-Prescott, mais celui qu’il recommande. En pratique, utiliser le filtre Hodrick-Prescott donne des résultats similaires : un R2 de 0,78 et un coefficient de pente de -0,54. La relation entre la variation du taux de chômage et le taux de croissance du PIB réel, qui ne dépend pas d’un quelconque filtrage explicite, est également très robuste. Avec des données trimestrielles, la relation entre le chômage et la production apparaît plus brouillée, mais elle reste très robuste.

GRAPHIQUE 1 Les composantes conjoncturelles du chômage et de la production aux Etats-Unis

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Creusons un peu plus


La Grande Récession n’a pas affecté tous les Etats américains de la même façon et le rythme de la reprise subséquente a également varié d’un Etat à un autre. A diverses reprises, plusieurs politiciens (tels que l’ancien gouverneur du Texas Rick Perry) ont vanté les politiques du marché du travail spécifiques qu’ils ont mis en œuvre pour expliquer la meilleure performance de l’Etat. Cependant, un aperçu infranational aux Etats-Unis amène à douter de telles affirmations et suggère plutôt que les "cycs" ont raison.

GRAPHIQUE 2 Les taux de chômage effectif et prévu dans les Etats américains

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C’est ce qu’illustre le graphique 2. L’axe vertical montre le déclin du chômage entre 2010 et 2015 dans chacun des 51 Etats américains (…). L’axe horizontal montre le déclin du chômage que l’on pouvait prévoir en se basant sur la croissance du produit domestique de l’Etat et la relation historique entre le chômage et la production que l'on a pu observer dans cet Etat. Les données empiriques montrent clairement que le chômage a plus chuté dans les Etats où il y a eu une plus forte reprise de la production.

Les Etats-Unis versus le reste du monde


Le graphique 3 montre les résultats d’un exercice similaire utilisant les données de plusieurs économies avancées. Cette fois l’axe vertical montre la variation du chômage dans chaque économie entre 2010 et 2015. L’axe horizontal montre ce que l’on aurait pu prévoir sur la base de la croissance du PIB réel du pays au cours de cette période et la relation historique entre le chômage et la production dans chaque pays. Une fois encore, il y a une relation très robuste entre les deux. Dans les pays tels que les Etats-Unis et le Royaume-Uni (indiqués en rouge sur le graphique) où la croissance du PIB réel a été plus forte qu’ailleurs, le déclin du taux de chômage a été le plus fort.

GRAPHIQUE 3 Les taux de chômage effectifs et prévus dans les pays développés

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Une victoire, mais la guerre n’est pas finie


Les données empiriques infra-nationales, nationales et internationales suggèrent toutes une claire victoire pour ceux qui ont une explication conjoncturelle au chômage de masse aux Etats-Unis et dans les autres pays avancés. Par extension, les données empiriques justifient la mise en œuvre d’une relance de la demande globale via les politiques monétaire et budgétaire que recommandaient les "cycs". Il est peu probable que les écarts de croissance entre les Etats américains et entre les pays développés que l’on a pu observer au cours de cette période reflètent des effets différenciés de politiques structurelles. En fait, ils sont davantage susceptibles de refléter des différences dans le calendrier des actions des banques centrales (la Fed ayant assoupli plus rapidement et plus amplement sa politique monétaire que la BCE, par exemple) et des différences en matière d’orientation de la politique budgétaire.

Bien sûr, des problèmes demeurent sur le marché du travail, même dans des pays comme les Etats-Unis où les conditions se sont significativement améliorées au cours des dernières années. Comme le nota récemment Kocherlakota (qui appartenait initialement au camp des "strucs" avant de rejoindre celui des "cycs"), le taux d’activité aux Etats-Unis a décliné ; les raisons expliquant ce déclin et sa durée dans le temps restent sujettes à débat. Kocherlakota affirme que la conjoncture reste toujours morose et suffisamment incertaines pour que "l’accroissement des taux directeurs ou l’annonce d’une hausse en décembre constituent une erreur".

D’autres disent que l’économie américaine est désormais au plein emploi et que de nouvelles améliorations des conditions sur le marché du travail ne sont possibles qu’avec des politiques structurelles et non avec une relance monétaire ou budgétaire. Donc la guerre entre les "cycs" et les "strucs" va se poursuivre ; mais dans un champ où les résultats ne sont jamais très clairs, il est bon de pouvoir s’arrêter un instant et déclarer que les "cycs" ont gagné la bataille de 2010-2016. »

Zidong An et Prakash Loungani, « Battling unemployment: A clear win for the ‘cycs' », in Econbrowser (blog), 3 novembre 2016. Traduit par Martin Anota

jeudi 30 juin 2016

Les mutations structurelles de l'économie britannique

GRAPHIQUE Répartition de l'emploi britannique selon les secteurs d'activité (en %)

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source : The Economist (2016)

samedi 2 avril 2016

Aux Etats-Unis, le taux de chômage poursuit sa baisse et le taux d'activité cesse enfin de décliner

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source : The Economist (2016), d'après les données du Bureau of Labour Statistics



aller plus loin... lire « Un plein emploi en trompe-l’œil aux Etats-Unis »

mercredi 9 mars 2016

Les Français travaillent moins que les Allemands... et ils sont aussi plus productifs

GRAPHIQUE Nombre d'heures travaillées par semaine (pour les temps pleins, en 2014) et productivité horaire du travail (en 2013)

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source : The Economist (2016)

samedi 30 janvier 2016

Les perspectives mondiales de chômage pour l’année 2016

« On prévoit désormais que la croissance économique de 2016 sera un peu plus faible que ce que nous avons auparavant prévu, d’après l’actualisation des Perspectives de l’économie mondiale du FMI de janvier 2016. Ce présent rapport dresse le portrait du chômage mondial et explique comment ces révisions des perspectives de croissance peuvent affecter le chômage. Cet exercice exige de comprendre le lien entre croissance et chômage à court terme, or celui-ci varie fortement d’un pays à l’autre (…).

Le portrait du chômage en 2016


GRAPHIQUE 1 Taux de chômage mondial (en %)

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(…) Commençons avec le portrait que nous faisions du chômage mondial avant que ne soient publiées les Perspectives de l’économie mondiale de janvier 2016. Le graphique 1 fournit une mesure du taux de chômage mondial basé sur les données relatives à 116 pays, parmi lesquels 37 sont considérés comme des pays "avancés" (c’est-à-dire à haut revenu) et parmi lesquels les 79 pays restants sont considérés comme des pays "en développement et émergents". (…) Si l’on se focalise sur le récent cycle, on constate que le taux de chômage mondial a atteint un pic de 6,2 % en 2009 et, depuis cette date, qu’il retourne lentement à son niveau d’avant-crise. Au cours de l’année à venir, on s’attend à ce que le taux de chômage mondial s’accroisse légèrement.

GRAPHIQUE 2 Taux de chômage dans les pays avancés et les pays émergents et en développement (en %)

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Pour comprendre d’où cette hausse peut venir, le graphique 2 montre le taux de chômage pour les deux groupes de pays pris séparément. Il révèle que la hausse tient essentiellement à la hausse du chômage dans le groupe des pays émergents et en développement. En outre, la hausse du chômage parmi ce groupe s’explique elle-même par la hausse attendue du chômage parmi les pays exportateurs de pétrole (cf. graphique 3).

GRAPHIQUE 3 Taux de chômage dans les pays émergents et en développement selon la source des gains d'exportations (en %)

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Comment les révisions des perspectives de croissance affectent-elles les prévisions de chômage ?


Maintenant considérons comment les révisions des prévisions de croissance que le FMI a annoncé en janvier 2016 peuvent changer le portrait du chômage. Au niveau mondial, la prévision de croissance du PIB en 2016 a été révisée à la baisse de 0,2 points de pourcentage, ce qui suggère que le taux de chômage mondial sera quelque peu supérieur à la trajectoire projetée sur le graphique 1. Cependant, pour certains pays, les révisions des prévisions de croissance sont plus amples, comme le suggère le graphique ci-dessous. Le plus gros changement concerne le Brésil, suivi par l’Arabie Saoudite, l’Afrique du Sud et la Russie.

GRAPHIQUE 4 Révisions des prévisions de croissance du FMI pour 2016 (en points de pourcentage

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Quel sera l’impact probable de ces révisions de croissance sur le chômage dans ces pays ? Pour répondre à cette question, le graphique 5 montre à quel degré le chômage est à court terme (au cours d’une année) a été sensible aux variations de la croissance pour chacun de ces pays. Les réponses sont très différentes d’un pays à l’autre. A un extrême, le chômage en Espagne a fortement réagi à la croissance ; à un autre extrême, le taux de chômage officiel du Nigéria ne présente essentiellement aucune corrélation avec la croissance. (…)

GRAPHIQUE 5 Sensibilité à court terme du chômage vis-à-vis de la croissance

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Considérons le cas du Brésil, qui a la plus forte révision dans les prévisions de croissance. En utilisant l’estimation historique de -0,2, on prévoit que le taux de chômage pour 2016 sera d’environ 0,5 points (2,5 x 0,2) plus élevé que ce suggérait la précédente prévision. Nous présentons dans le tableau 1 des calculs similaires pour d’autres pays.

Il est très important de souligner que ces changements ne représentent pas les prévisions du FMI du chômage dans ces pays. Ce que nous avons fait est de prendre les révisions officielles des prévisions de croissance du FMI et d’utiliser les estimations du lien historique entre croissance et emploi pour avoir une certaine idée de la manière par laquelle les prévisions de chômage peuvent être affectées. Les choses ne se passent pas forcément comme par le passé, mais on ne peut ignorer ce dernier. Donc l’analyse que nous développons ici est susceptible d’être utile aux analystes pour réviser leurs prévisions de chômage au cours de l’année.

TABLEAU 1 les révisions de prévisions de croissance du PIB et les révisions résultantes des prévisions de chômage

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Le lien entre la croissance et l’emploi


Nous concluons cette actualisation avec les preuves empiriques entourant le lien entre la croissance et l’emploi pour un large groupe de pays. (…) Le graphique 6 présente l’ampleur à laquelle le chômage chute dans différents groupes de pays lorsque la croissance s’accélère.

En bref, il y a de larges variations d’un pays à l’autre dans le lien entre la croissance et l’emploi (que les économistes appellent le "coefficient d’Okun") et dans l’ampleur à laquelle la croissance explique les dynamiques observées sur les marchés du travail (le R² dans le jargon). Le tableau 2 résume ces preuves empiriques en combinant l’information sur le coefficient d’Okun et le R² pour répartir les pays dans quatre quadrants.

  • Pour les 39 pays listés dans le quadrant en bas à droite (par exemple l’Allemagne, l’Argentine, l’Australie, le Brésil, le Canada, l’Espagne, les Etats-Unis, la France, la Grèce, les Pays-Bas, le Portugal, le Royaume-Uni, la Suisse et la Tunisie), le lien entre le chômage et la croissance est fort : le chômage répond fortement à la croissance et les fluctuations de la croissance expliquent l’essentiel des fluctuations du chômage. Dans ces cas, donner plus d’attention aux prévisions de croissance est susceptible d’être assez important pour faire des prévisions de chômage.

  • Pour les 36 pays listés dans le quadrant en haut à gauche (notamment l’Autriche, la Chine, l’Italie, le Maroc et la Turquie), on peut dire que le lien à court terme entre croissance et chômage est faible : le chômage ne répond pas à la croissance et les fluctuations de la croissance n’expliquent pas l’essentiel des fluctuations du chômage. (…)

  • Dans les 11 pays du quadrant en haut à droite (notamment en Afrique du Sud, en Belgique et au Vietnam), le taux de chômage à court terme est sensible à la croissance. Donc lorsqu’il y a des révisions des prévisions de croissance, il est nécessaire de réviser les prévisions de chômage. Toutefois, comme les variations de la croissance ne semblent pas constituer les principaux moteurs derrière les fluctuations du chômage, on devrait accorder plus d’attention aux forces autres que la croissance.

  • Dans les 15 pays situés dans le quadrant en bas à gauche (notamment la Corée du Sud, le Japon, le Luxembourg, le Mexique et la Russie), le taux de change varie peu en réponse à la croissance. Toutefois, les facteurs autres que la croissance semblent peu contribuer au chômage.

TABLEAU 2 Robustesse du coefficient d'Okun

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Pour résumer, pour la majorité des pays autour du monde, prendre en compte la croissance est essentiel pour comprendre les fluctuations à court terme du chômage. Dans le cas des autres pays (particulièrement ceux dans le quadrant en haut à gauche), il y a diverses explications susceptibles de justifier la faiblesse du lien entre croissance et emploi, notamment :

  • Dans certains cas, les taux de chômage officiels peuvent ne pas refléter le véritable taux de chômage.

  • Certains pays connaissent de rapides changements structurels et le chômage peut s’expliquer par cette tendance de long terme plutôt que par les fluctuations à court terme de l’activité. C’est susceptible d’être le cas du Maroc, où le taux de chômage a chuté brutalement au cours des 20 dernières années avec la hausse du PIB tendanciel, mais la sensibilité du chômage à la croissance du PIB à court terme est essentiellement nulle.

  • Dans les pays avec de larges secteurs ruraux et un large secteur informel, le taux de chômage mesuré (qui est plus susceptible de refléter la situation des secteurs urbains formels) peut ne pas être très sensible à la croissance. (…) »


Prakash Loungani, Zidong An et Karim El Aynaoui, « International jobs report », n° 16/01, janvier 2016. Traduit par Martin Anota



aller plus loin...

« La reprise sans emplois remet-elle en cause la loi d’Okun ? »

« Les prévisionnistes croient-ils en la loi d’Okun ? »

jeudi 21 janvier 2016

Le portrait changeant de la main-d’œuvre des pays en développement

GRAPHIQUE Répartition des travailleurs (en milliards) des pays émergents et en développement selon la classe économique

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source: The Economist (2016) selon les données de l'OIT

jeudi 26 novembre 2015

Le rôle des salaires réels dans la Grande Récession

« Depuis le début de la crise mondiale, il y a eu de larges écarts dans les variations de l’emploi et des taux de croissance de la productivité du travail parmi les pays avancés. Qu’est-ce qui explique ces différences ? Pourquoi le chômage et la productivité se sont accrus si fortement, par exemple, en Espagne, mais pas au Royaume-Uni ?

Certains auteurs ont affirmé que la forte hausse du chômage dans certains pays a été de nature conjoncturelle. Selon cette interprétation, le chômage élevé en Espagne, par exemple, reflète la combinaison d’un large écart de production (output gap) négatif et d’une forte sensibilité du chômage à l’écart de production (Ball, Leigh et Loungani, 2013). D’autres auteurs ont affirmé que la hausse brutale du chômage dans certains pays a été de nature structurelle, reflétant une perte de compétitivité durant les années du boom (Thimann, 2015).

Cette étude contribue au débat en fournissant des preuves empiriques suggérant qu’une partie de la hausse des taux de chômage dans certains pays lors de la Grande Récession ne fut pas juste le résultat d’une demande globale insuffisante, mais aussi de salaires réels qui se sont accrus trop rapidement. Pour démontrer cela, nous montrons tout d’abord que les variations de l’écart de production n’expliquent qu’une partie des variations du chômage : (i) le chômage conjoncturel s’explique bien par les variations de l’écart de production (en d’autres termes, la loi d’Okun reste valide) ; (ii) le chômage global ne s’explique pas bien par les variations de l’écart de production, puisque l’essentiel des variations du chômage est structurel et non conjoncturel ; (iii) les mêmes conclusions restent valides si nous nous focalisons sur l’emploi plutôt que sur le chômage : l’écart de production explique bien le chômage conjoncturel, mais pas la totalité du chômage. En en concluant qu’une partie de la forte hausse du chômage dans certains pays a en effet été structurelle, cela nous amène à nous demander pourquoi le chômage structurel s’est accru. Pour répondre à cette question, nous nous tournons vers un raisonnement avancé au début des années quatre-vingt.

Après les deux chocs pétroliers, le chômage s’est fortement accru en Europe, mais pas aux Etats-Unis, ce qui amène à douter que la hausse du chômage en Europe ait seulement été conjoncturelle. Plusieurs auteurs ont suggéré que l’ajustement des salaires expliquait la différence : les pays ont été confrontés à des variations de prix relatifs similaires durant les années soixante-dix (principalement des hausses fortes et soudaines des coûts des matières premières et carburants), mais les pays ne s’ajustèrent pas pareillement face à ces variations. A un extrême, les salaires réels (ou la croissance des salaires réels) restèrent inchangés, ce qui porta la totalité du fardeau de l’ajustement sur les profits ; à un autre extrême, les salaires réels chutèrent rapidement, permettant un maintien des parts du profit. Dans les pays où les salaires ne s’ajustèrent pas après les deux chocs pétroliers et où la totalité du fardeau de l’ajustement reposa sur les profits, les entreprises ont licencié pour restaurer leurs profits et l’emploi s’en trouva affecté. Olivier Blanchard (1997) a résumé ce raisonnement ainsi : « il y a un large consensus selon lequel ces dynamiques s’expliquent par l’échec des salaires à s’ajuster au ralentissement de la productivité et aux chocs d’offre adverses des années soixante-dix. Dans tous les cas, leur effet initial fut de diminuer les taux de profit et les parts du capital. Au fil du temps, les firmes réagirent en se détournant du facteur travail, ce qui entraîna une forte hausse du chômage, une reprise et même une hausse des parts du capital.

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Ce raisonnement peut être illustré par le schéma ci-dessus que j’emprunte à Lipschitz et Schadler (1984). SS est l’ensemble des points auxquels les salaires réels sont tels que les firmes sont enclines à offrir le montant de production demandé. Cette courbe correspond à un taux donné de technologie et à un stock donné de capital et elle a une pente négative pour indiquer qu’une hausse de l’emploi requiert une réduction des salaires réels. La ligne verticale tirée à Y représente le plein emploi. La zone à gauche de SS et à gauche de la droite Y représente le chômage keynésien. La zone à gauche de la ligne de plein emploi Y, mais à droite de SS, représente le chômage classique. Au point C, par exemple, la production est contrainte par la demande, qui s’élève à OD ; au taux de salaire réel donné W0, les entreprises désireront produire OE. Même si le salaire ne diminue pas, la stimulation de la demande peut accroître la production jusqu’au point B. A partir du point B, cependant, ce sont désormais les salaires réels qui contraignent la production. L’offre y est insensible à un surcroît de demande globale, à moins que les salaires réels baissent. Pour tout salaire réel au-dessus de W1, il ne va pas y avoir plein emploi. Le chômage peut être purement classique, comme au point B, ou être une combinaison de chômage classique et de chômage keynésien, comme au point C.

Cette étude affirme qu’un mécanisme similaire a été à l’œuvre lors de la Grande Récession. Dans plusieurs pays, les pertes d’emplois après 2007 furent modestes, dans la mesure où les salaires réels s’ajustèrent lorsque l’économie ralentit. Mais dans certains pays, la croissance des salaires réels est restée trop élevée pendant trop longtemps. Par conséquent, il y eut un gâchis de main-d’œuvre à grande échelle, ce qui accrut la productivité du travail, mais contribua aussi à une forte hausse du chômage. (...)

L’idée selon laquelle les variations des taux de chômage ne peuvent être bien comprises en regardant les seuls développements conjoncturels rejoint l’idée de Larry Summers (2014) selon laquelle : "Malheureusement, presque tous les travaux des nouveaux classiques et des nouveaux keynésiens se sont focalisés sur le moment d’ordre 2 : la variance de la production et de l’emploi. Ils supposent que, avec ou sans intervention publique, le fonctionnement du marché va finalement restaurer le plein emploi et éliminer les écarts de production. Les seules questions concernent la volatilité de la production et l’emploi autour de leurs niveaux normaux. Ce qui s’est passé ces dernières années suggère que le moment d’ordre 2 est de moindre importance que le moment d’ordre 1 : le niveau moyen de la production et de l’emploi au cours du temps". »

Bas B. Bakker, « Employment and the Great Recession: The role of real wages », document de travail du FMI, n° 15/229, octobre 2015. Traduit par Martin Anota



« Comment expliquer la hausse du chômage lors de la Grande Récession ? »

« Les marchés du travail et la Grande Récession »

« La reprise sans emplois remet-elle en cause la loi d’Okun ? »

vendredi 7 août 2015

Le chômage de longue durée s'est aggravé dans l'Union européenne

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source : The Economist (2015)

mardi 28 juillet 2015

Rapporté au salaire médian, le salaire minimum français est l'un des plus élevés au monde

GRAPHIQUE Le salaire minimum en 2013 (en % du salaire médian)

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source : The Economist (2015)

vendredi 22 mai 2015

La relation entre salaire minium et niveau de vie dans le monde et aux Etats-Unis

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source : The Economist (2015)

jeudi 7 mai 2015

Impact de la Grande Récession sur les salaires, la productivité et le chômage

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source : The Economist (2015)

mardi 5 mai 2015

La désyndicalisation dans les pays avancés

GRAPHIQUE Taux de syndicalisation (en %)

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source : The Economist (2015)

dimanche 22 mars 2015

Incertitude et chômage

« La forte hausse du chômage aux Etats-Unis a entraîné un débat autour des facteurs qui en sont à l’origine. Au troisième trimestre 2014, le taux de chômage à long terme restait au-dessus de 2 %, c’est-à-dire bien supérieur au taux de 0,7 % enregistré en 2007. Parmi les facteurs possibles, l’incertitude économique a été tenue responsable pour la lenteur de la reprise sur le marché du travail américain. L’étude séminale de Nicholas Bloom (2009) montre que, en présence d’incertitude, un mécanisme d’attentisme peut être l’origine à du cycle d’affaires américain. L’incertitude est par nature inobservable, si bien que les chercheurs se focalisent sur la construction d’un indicateur d’incertitude variable au cours du temps à partir de diverses sources de données. Notre première contribution est de construire deux indices séparés qui capturent l’incertitude agrégée et l’incertitude sectorielle à partir d’une source commune : la volatilité sur les marchés boursiers américains.

Théoriquement, les chocs d’incertitude influence l’évolution du taux de chômage en présence de coûts d’ajustement de main-d’œuvre, comme le suggère Bloom. Selon ce mécanisme, la valeur d’option de l’attente s’accroît lorsque l’incertitude est élevée, ce qui incite les entreprises à être plus prudentes dans leurs décisions d’embauches et de licenciements. Pour tester cette prédiction théorique, Bloom construit un indice d’incertitude basé sur la volatilité observée de l’indice boursier S&P500 et sa volatilité implicite. En modélisant l’incertitude aux niveaux macroéconomique et microéconomique, Bloom suppose que le même processus stochastique est à leur origine, parce qu’une mesure de l’incertitude agrégée est bien corrélée avec d’autres mesures de l’incertitude intersectorielle, telle que la dispersion de la croissance des profits des entreprises, les rendements boursiers et la croissance de la productivité au niveau sectoriel.

Malgré la forte corrélation entre les indices de ces deux types d’incertitude, leurs effets sur les marchés du travail peuvent ne pas être les mêmes parce que le travail se distingue des autres facteurs de production. Les travailleurs accumulent au cours du temps du capital humain spécifique à leur secteur, rendant la réallocation intersectorielle de la main-d’œuvre bien plus coûteuse que la réallocation de la main-d’œuvre à l’intérieur de chaque secteur. Quand de telles frictions sont importantes, l’incertitude sectorielle peut avoir un plus puissant impact sur le marché du travail que l’incertitude agrégée. Cependant la littérature ne distingue pas entre les effets de ces deux types d’incertitude.

Nous comblons ce manque en comparant les effets respectifs des chocs d’incertitude sectorielle et des chocs d’incertitude agrégée sur le taux de chômage. Nous nous appuyons sur les précédentes études pour justifier nos deux indices d’incertitude qui capturent ces différents types d’incertitude. Prakash Loungani, Mark Rush et William Tave (1990) et Lael Brainard et David Cutler (1993) utilisent la volatilité du marché boursier américain que l’on observe d’un secteur à l’autre comme indicateur des chocs sectoriels pour étudier l’effet sur le chômage. Ils pensent que les hausses du chômage suivent les périodes de forte dispersion des rendements boursiers d’un secteur à l’autre parce que la plus grande dispersion sectorielle entraîne une réallocation de la main-d’œuvre entre les secteurs (Fischer Black, 1995), qui est plus coûteuse que la réallocation de la main-d’œuvre dans un même secteur. Par conséquent, si l’indice d’incertitude sectorielle capture un besoin pour la réallocation de la main-d’œuvre intersectorielle sur l’incertitude concernant l’ensemble de l’économie, on s’attend à ce que les chocs d’incertitude sectorielle aient des effets plus persistants que les chocs d’incertitude agrégée sur le taux de chômage.

Nous apportons trois nouvelles conclusions empiriques. Premièrement le taux de chômage a des réponses dynamiques très différentes face aux chocs d’incertitude selon qu’il s’agisse d’incertitude agrégée ou d’incertitude sectorielle. Tandis que les chocs d’incertitude agrégée ont des effets momentanés sur le taux de chômage (atteignant un pic au bout de deux trimestres et devenant statistiquement non significatifs après quatre trimestres), les chocs d’incertitude sectorielle ont des effets plus persistants (en atteignant leur pic au bout de deux ans et devenant statistiquement non significatifs après trois ans).

Deuxièmement, la part des fluctuations du chômage attribuée aux chocs d’incertitude sectorielle s’accroît significativement lorsque l’on passe du chômage à court terme au chômage à long terme, tandis que les chocs d’incertitude agrégée présentent une dynamique inverse, leur contribution diminuant lorsque l’on passe du chômage à court terme au chômage à long terme. Ces résultats suggèrent que les chocs d’incertitude agrégée et d’incertitude sectorielle sont corrélés avec des chômages de différentes durées. Troisièmement, l’incertitude sectorielle durant la Grande Récession contribue à expliquer pourquoi le taux de chômage a été si important par la suite, mais les chocs d’incertitude agrégée ont joué un rôle mineur. Ce constat peut expliquer les récentes conclusions de Benjamin Born, Sebastian Breuer et Steffen Elstner (2014), ainsi que celles de Dario Caldara, Cristina Fuentes-Albero, Simon Gilchrist et Egon Zakrajsek (2014), selon lesquelles les chocs d’incertitude ont joué un rôle mineur dans les fluctuations du chômage durant la Grande Récessions lorsque l’on prend seulement en compte les chocs d’incertitude agrégée. »

Sangyup Choi et Prakash Loungani (2015), « Uncertainty and unemployment: The effects of aggregate and sectoral channels », document de travail du FMI, n° WP/15/36, février. Traduit par Martin Anota



aller plus loin...

« Comment expliquer la faiblesse de la reprise ? »

« Le rôle de l'incertitude dans les cycles d’affaires »

« Le cycle des prix d’actifs permet-il de prédire les récessions ? »

mercredi 17 décembre 2014

Comment l’Allemagne a-t-elle su limiter la hausse du chômage durant la Grande Récession ?

« Voici une énigme : durant la Grande Récession, la contraction de la production économique fut plus ample en Allemagne qu’aux Etats-Unis, mais la hausse du taux de chômage fut bien plus élevée aux Etats-Unis qu’en Allemagne. Qu’est-ce que l’Allemagne a-t-elle pu faire ? Shigeru Fujita et Hermann Gartner se penchent sur cette question dans leur article "A Closer Look at the German Labor Market Miracle" publié dans le dernier numéro de la Business Review de la Réserve fédérale de Philadelphie (quatrième trimestre 2014, pages 16-24).

GRAPHIQUE Taux de chômage (en %)

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Commençons par présenter clairement l’énigme. Le premier graphique montre les variations des taux de chômage pour les Etats-Unis et l’Allemagne durant la récession. Le deuxième graphique montre la chute de la production réelle dans chaque économie.

PIB réel (en indices base 100 quatrième trimestre 2007)

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Les auteurs considèrent deux explications alternatives pour cette énigme et, du moins du point de vue américain, elles s’inscrivent aux extrêmes du spectre politique. Un premier ensemble possible d’explications est que le chômage allemand est resté relativement faible en raison des programmes publics, comme le programme de travail à temps partiel qui aida les entreprises à réduire le nombre d’heures sans licencier une partie de leur personnel. Le deuxième ensemble d’explications est que le chômage allemand est resté relativement faible en raison des réformes du marché du travail réalisées un peu plus tôt dans la décennie qui réduisirent les allocations chômage et qui continrent et flexibilisèrent les salaires et allocations, ce qui encouragea la création d’emplois. Fujita et Gartner affirment que le second ensemble d’explications est plus probable que le premier.

L’Allemagne a en effet plusieurs programmes publics qui encouragent les entreprises à réduire le nombre d’heures travaillées lorsque l’activité s’essouffle, plutôt que d’embaucher. Mais Fujita et Gartner affirment que ces programmes existèrent au cours des précédentes récessions et ils ne semblent pas avoir eu un impact particulièrement large au cours de la dernière récession. Ils écrivent :

"L’un est le programme de chômage partiel. Lorsque les heures travaillées sont réduites, l’entreprise verse des salaires seulement pour les heures travailleurs, tandis que le gouvernement verse aux travailleurs une allocation de courte durée qui compense 60 à 67 du salaire perdu. De plus, les cotisations sociales de l’entreprise versées pour les salariés concernés par le programme sont réduites. En général, une entreprise peut utiliser ce programme pour au maximum six mois. Au début de l’année 2009, cependant, quand le ralentissement de l’économie est devenu apparent, le gouvernement allemand encouragea l’usage du programme en étendant la période maximale d’éligibilité, tout d’abord à 18 mois, puis à 24 mois et en réduisant davantage le taux de cotisation sociale. Les exigences en termes d’éligibilité furent également assouplies."

"Une chose importante à rappeler ici est que ces mesures avaient déjà été appliquées au cours des précédentes récessions, si bien qu’elles ne furent pas si spéciales que ça après tout. Certes la part des travailleurs concernés par le programme augmenta fortement en 2009 et donc cela a certainement aidé à réduire l’impact de la Grande Récession sur le chômage allemand. Mais une chose plus importante à observer est que, même à son pic durant la Grande Récession, la participation au programme ne fut pas extraordinaire par rapport aux niveaux qu’elle avait atteint lors des précédentes récessions. De plus, au cours des précédentes récessions, le marché du travail allemand avait réagi de la même manière que le marché du travail américain."

"Un autre programme allemand que certains considèrent avoir contribué à réduire le chômage de masse est le compte épargne temps, qui permet aux employeurs d’accroître les heures de travail au-delà de la semaine de travail standard sans payer immédiatement les heures supplémentaires. En fait, ces heures supplémentaires sont enregistrées dans le compte épargne temps comme un excédent. Lorsque les employeurs ont besoin de réduire les heures de leurs salariées, elles peuvent le faire sans réduire le salaire en piochant dans le compte excédentaire. Les entreprises allemandes sont entrées dans la récession avec des comptes excédentaires. Donc, (…) ce programme réduisit certainement les besoins de licenciements. Cependant, moins de la moitié des travailleurs allemands disposaient d’un tel compte et la plupart des comptes épargne temps doivent être remboursés assez rapidement – habituellement dans l’année, voire moins. Selon Michael Burda et Jennifer Hunt, le programme de compte épargne temps réduisit le nombre d’heures par travailleur de 0,5 % en 2008-2009, expliquant ainsi 17 % du déclin total du nombre d’heures par travailleur observé au cours de cette période."

Pour mieux saisir l’explication alternative, considérons ce graphique montrant le taux de chômage allemand au cours des dernières décennies. Notons que juste après 2003, l’emploi allemand commença à s’élever régulièrement et cette tendance n’a seulement connu une pause que durant la Grande Récession.

Niveau d’emploi (en indices base 100 année 1991)

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Qu’est-ce qui permit à l’emploi allemand d’augmenter à partir de 2003 ?

"Nous affirmons que la tendance à la hausse s’explique par les politiques menées sur le marché du travail appelées réformes Hartz et qui furent mises en œuvre entre 2003 et 2005… Les réformes Hartz sont considérées comme certaines des plus importantes réformes sociales dans l’Allemagne moderne. Le plus important changement a concerné le système d’allocation chômage. Avant les réformes, lorsque les salariés perdaient leur emploi, ils avaient le droit de recevoir des allocations représentant 60 à 67 % de leur ancien salaire pendant 12 à 32 mois, en fonction de leur âge. Lorsque ces allocations prenaient fin, les chômeurs avaient droit de recevoir 53 % à 57 % de leur ancien salaire pour une durée illimitée. A partir de 2005, la période fut réduite à 12 mois (ou 18 mois pour ceux ayant plus de 54 ans), période après laquelle les bénéficiaires pouvaient recevoir seulement des revenus de subsistance qui dépendent des actifs qu’ils possèdent et de leurs autres sources de revenu. De plus, les chômeurs qui refusaient des offres d’emplois raisonnables subissaient des sanctions plus grandes et plus fréquentes, telles que des réductions d’allocations. Pour davantage réduire les coûts du travail et stimuler la création d’emplois, la taille des entreprises dont les salariés étaient couverts par une assurance chômage fut élevée de 5 à 10 travailleurs. De plus, la réglementation des contrats de travail temporaires fut assouplie. De plus, à partir de 2004, l’Agence générale pour l’emploi allemande et les agents locales pour l’emploi furent réorganisées de manière à mettre davantage l’accent sur le retour des chômeurs au travail et, par exemple, en externalisant les services de placement au secteur privé."

Mon billet du 14 février 2014 (…) développait l'idée que la flexibilité des salaires et des institutions du marché du travail allemands à partir du milieu des années quatre-vingt-dix commença la hausse de l’emploi allemand. Dans cette histoire, les réformes Hartz ont moins d’importance, mais la focale de l’histoire est toujours placée sur la plus grande flexibilité des marchés, non sur les programmes publics pour partager les heures. Fujita et Gartner avance la même idée : "en d’autres termes, au cours du boom menant à la Grande Récession, la croissance des salaires fut plus contenue qu’au cours des précédents booms et donc cette modération salariale fut un important facteur pour stimuler l’emploi."

Enfin, Fujita et Gartner soulignent qu’il est difficile de comparer les Etats-Unis avec l’Allemagne, parce que les causes sous-jacentes des récessions furent différentes. L’Allemagne n’avait pas de bulle immobilière ; en fait, elle a bénéficié un essor des exportations. (…) Ils écrivent :

"La récession en Allemagne n’a pas été provoquée par le même choc que celui qui amorça la récession aux Etats-Unis. L’économie américaine subit un déclin de la demande domestique comme la chute des prix d’actifs domestiques réduisit la richesse nette des ménages, alors que l’Allemagne n’avait pas connu de bulle immobilière. En fait, le déclin de la production allemande s’explique par la contraction à court terme des échanges mondiaux. La durée attendue d’une récession est un facteur important dans les décisions d’embauches et de licenciements des entreprises. Si une entreprise s’attend à ce qu’un ralentissement dure seulement une courte période, elle peut choisir de ne pas réduire sa main-d’œuvre, même si elle fait face à une plus faible demande, en particulier si licencier et embaucher des travailleurs est coûteux, comme ça l’est justement en Allemagne. Chose cohérente avec cette possibilité, Burda et Hunt remarquent que les entreprises allemandes furent réticents à licencier leurs travailleurs en raison de la difficulté à trouver des personnes aussi qualifiées pour les remplacer, surtout en 2009."

Bien sûr, l’idée selon laquelle le chômage allemand n’a pas beaucoup augmenté en raison des réductions des allocations chômage, de la faible croissance des salaires et de la flexibilité des marchés du travail ne prouve pas que les innovations allemandes comme les allocations de courte durée ou les comptes épargne-temps soient une mauvaise idée. Elles peuvent toujours un peu aider. Mais il ne semble pas qu’elles soient la principale explication du succès de l’Allemagne en termes de chômage pendant et après la récession. »

Timothy Taylor, « How did Germany limit unemployment in the recession? », in Conversable Economist (blog), 4 décembre 2014. Traduit par Martin Anota

jeudi 23 octobre 2014

Les répercussions de la Grande Récession sur le marché du travail américain

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source : The Economist (2014)

vendredi 3 octobre 2014

Les marchés du travail des pays avancés en quelques graphiques

GRAPHIQUE 1 Taux d'activité (en % de la population des 15-64 ans)

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GRAPHIQUE 2 Durée annuelle moyenne du travail par personne (en heures)

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GRAPHIQUE 3 Part des emplois peu qualifiés (en % de l'emploi total)

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GRAPHIQUE 4 Part des emplois très qualifiés (en % de l'emploi total)

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GRAPHIQUE 5 Salaires réels moyens (en indices, base 100 en 1995)

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GRAPHIQUE 6 Salaires réels médians (en indices, base 100 en 1995)

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GRAPHIQUE 7 Part du revenu du travail dans le revenu national (en %)

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GRAPHIQUE 8 Part du revenu national allant aux 10 % les plus aisés (en %)

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source : The Economist (2014)

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