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Microsimulation appliquée au marché du travail : un prototype M. Barlet, D. Blanchet et T. Le Barbanchon ETEPP – Aussois – 18/3/2010.

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1 Microsimulation appliquée au marché du travail : un prototype M. Barlet, D. Blanchet et T. Le Barbanchon ETEPP – Aussois – 18/3/2010

2 Objectif Montrer que microsimulation peut aussi contribuer à dépasser certaines limites des méthodes dévaluation micro- et macro-économétriques Prototype qui va être présenté est un modèle de MS – Dynamique – Avec comportements (élémentaires : type rationalité limitée) – Et des éléments de bouclage, directement intégrés au modèle (couplage avec MEGC) Travail très exploratoire, mais pas isolé : – Quelques travaux de même type commencent à apparaître, plutôt issus du courant ACE (agent-based computational economics)

3 Plan Motivation de lapproche : lexemple des allègements de charge Les grandes caractéristiques du modèle Le calibrage Quelques exemples de résultats

4 1. Motivation de lapproche: lexemple des allègements de charge

5 Allègements de charges sociales Mise en place dans les années 1990, initialement jusquà 1,3 SMIC : objectif de création ou de préservation de lemploi non qualifié Etendus jusquà 1,6 SMIC autour de 2000 comme mesure daccompagnement du passage aux 35 heures. Réformés en 2003 (allègements Fillon) Coûteux pour les finances publiques : doù interrogations récurrentes sur la réalité de leurs effets positifs sur lemploi

6 Evaluations micro-économétriques ex-post Crépon-Desplatz (2001) – Evaluation des effets à court-terme des allègements Juppé – Prend en compte caractère continu du traitement: les allègements sont généraux mais ils ont dautant + profité aux entreprises que leur main dœuvre était peu qualifiée Estime à le nombre de créations/pré- servations

7 Les limites Etude reste le travail le plus cité sur le sujet Mais a été aussi très contestée : – Ampleur de leffet souvent jugée surprenante, surtout pour un effet de court-terme – Problème, en particulier, du biais de bouclage : si les entreprises les plus aidées prennent des parts de marché aux autres, lestimation par comparaison surestime leffet réel de la mesure – Ne dit rien sur la dynamique Pas extrapolable aux allègements actuels, sauf à faire hypothèses forte de linéarité de leffet – Il aurait fallu pouvoir étendre méthodo aux allègements « Aubry » mais interaction avec la RTT rend problème très délicat.

8 Méthode alternative : modélisation macro ex ante Il en existe un assez grand nombre – LHorty (2006) recense 14 études, trouvant effets allant de à créations, avec point daccumulation à – Prennent en compte effets de bouclage – Peuvent éventuellement décrire timing des effets Mais approche reste en général très macro, même lorsquon introduit une partition de la main dœuvre entre qualifiés et non qualifiés – Cette partition reste trop grossière pour simuler effets de variations du seuil dallègements Et on aimerait aussi avoir des messages sur les dynamiques individuelles

9 La piste de la microsimulation Sans remettre en cause apports de ces deux premières approches, idée a été de voir ce quon pouvait dire du même sujet à laide de la MS Par rapport à Destinie, problème plus compliqué : – Non pas décrire les dynamiques parallèles dindividus avec des interactions limitées aux liens familiaux. – Il sagit ici de simuler la confrontation de loffre et de la demande sur le marché du travail A supposé, à ce stade, un certain nombre de choix simplificateurs

10 2. Les principales caractéristiques du modèle

11 Un premier choix structurant : que va-t-on simuler exactement ? (1) Lidée de rendre compte les interactions entre individus et firmes est déjà présente dans larticle généralement considéré comme fondateur de la MS (Orcutt, 1957). Mais rarement mise en œuvre, à notre connaissance, sans doute en raison de la difficulté technique à microsimuler des firmes : – Objets complexes, de tailles très hétérogènes, déjà difficiles à appréhender par la statistique usuelle, et donc a fortiori difficiles à simuler avec le réalisme quon aime avoir en MS

12 Que va-t-on simuler exactement ? (2) On sest rabattu sur solution plus simple : on va simuler à la fois une population dindividus, une population de postes et les liens individus/postes. – comme le font les modèles théoriques dappariement – mais sans expliciter les firmes auxquelles appartiennent les postes Limite qui en découle : le modèle, en létat, ne peut pas simuler les effets de politiques différenciées par type dentreprise (exemple CNE)

13 Quelles vont-être les caractéristiques des agents et des postes ? (1) Si on fait de la MS, cest pour mettre de lhétérogénéité. – Lhétérogénéité principale va porter sur la productivité des agents – Mais on na pas voulu se contenter dattribuer aux individus des productivités différentes pour la production dun même bien – Dans la pratique, nous sommes tous caractérisés par des efficiences potentielles variables sur différents types demplois produisant différents types de biens ou de services – On a voulu capter cette idée mais sans aller jusquà gérer un nombre considérable de types demploi et les marchés correspondant Solution intermédiaire : 4 types demplois correspondant à une logique CS (cadres, PI, ouvriers ou employés qualifiés, non qualifiés). Simulation dautant de marchés du travail avec interférences entre ces marchés (possibilité théorique de déclassement)

14 Quelles vont-être les caractéristiques des agents et des postes ? (2) Plus largement, à un instant donné, on connait ou simule pour un individu : – Son âge, ses productivités dans les différents types demplois (et donc sa qualif), son statut demploi, lID du poste occupé si en emploi, son salaire Et, pour un poste : – Son niveau de qualif, lID de loccupant, son ancienneté dans le poste, le type de contrat de travail, le coût du travail de loccupant, la production sur ce poste (efficience de loccupant), le taux de marge Toutes ces grandeurs peuvent servir de base à toutes sortes de calculs macro Il y a aussi un type de variable macro sans base micro : les prix, supposés homogènes pour chaque bien (dont va découler la marge sur chaque poste)

15 Le principe général du modèle Tout le problème va être de faire évoluer toutes ces variables dans le temps, à législation constante ou soumise à différents types de chocs… …après les avoir initialisées On va détailler dans un premier temps le volet projection qui comprend, chaque année, cinq grandes étapes : 1.Larrivée de nouveaux actifs 2.Des sorties demploi. 3.Une négociation salariale pour ceux qui restent en emploi 4.Le calcul dune demande de travail par qualif : détermine le nombre de postes vacants 5.Lappariement entre postes vacants et individus au chômage, qualif par qualif

16 Etape 1 : Entrée de nouveaux actifs Entrée de nouveaux individus dans la population active selon des flux par qualifications qui sont paramétrables. Ces individus rentrent à des âges plus ou moins élevés selon la qualification. On leur tire aléatoirement des niveaux defficience potentielle dans les différents types de postes. Ils sont initialement classés comme chômeurs

17 Etape 2 : sorties demploi Sorties pour motifs semi automatiques : – Départs en retraite selon lâge, – Fins de CDD selon durées, transformation éventuelle en CDI Sorties pour motifs économiques : – Une boucle met à jour les productivités (trend par âge+chocs), et lincidence des charges et du SMIC sur le coût du travail. – On en déduit lévolution de la marge sur chaque poste (peut intégrer effet de chocs exogènes sur les prix macro). – Il y a risque de licenciement si la marge sur le poste passe en dessous dune marge critique – La probabilité devient égal à un si la marge tombe en dessous dun seuil minimal. Au terme de ce processus on obtient une population restant en emploi

18 Etape 3 : négociation salariale des insiders Les individus toujours en emploi peuvent négocier des hausses de salaires : ils négocient des hausses dautant plus élevées quils sont loin de la marge critique et que le chômage global est bas. – Détermination dun salaire cible du salarié dépendant du salaire maximal acceptable par lentreprise et du taux de chômage de la qualification (effet Phillips) – Comblement progressif de lécart entre le salaire courant et le salaire cible

19 Etape 4 : Détermination de la demande de travail global par qualification Pour chaque niveau de qualif on calcule une cible macro de production par type demploi qui reproduit la production de lannée précédente, modulée en fonction : – Du taux de marge moyen sur le type de poste correspondant (effet classique) – Déventuels chocs de demande : permet de simuler des régimes keynésiens (mais qui seront dorigine exogène). On en déduit les demandes de travail par qualif.

20 Etape 5 : ajustement offre-demande au niveau micro Pour chaque niveau de qualif. – Si emploi résiduel issu de létape 2 > demande de travail, on simule de nouveaux licenciements – Sinon, on recrute dans le vivier de chômeurs, dans la limite donné par une fonction dappariement (qui est une fonction macro). Les individus nayant jamais travaillé sont recrutés à des niveaux calés sur le SMIC, les autres subissent une décote/salaire précédent La boucle se faisant par niveau de qualif décroissant, on peut (pourrait) simuler des déclassements

21 Synthèse des principaux flux Retraite Système scolaire Non-emploi CDD (1 ou 2 ans) CDI x% le plus productif (1-x)% les moins productifs Démissions Licenciements économiques Demande de travail et processus dappariemment

22 3. Calibrage

23 Les objectifs du calibrage (1) Deux grands aspects – Quantifier les paramètres inconnus du modèle : par exemple, taux de marge critique à partir duquel risque de licenciement éco, sensibilité du salaire cible de la négo salariale au taux de chômage, distribution des chocs de productivité… – Etablir la base de données individuelles de départ Cette initialisation des données individuelles fait aussi partie du calibrage puisque le modèle repose en partie sur des paramètres inobservés (les productivités individuelles)

24 Les objectifs du calibrage (2) En fait, pour cette maquette semi-théorique, cest lensemble des caractéristiques individuelles initiales qui sont imputées Pourquoi ? – Parce que lobjectif de la maquette est plutôt de construire des variantes analytiques à partir détats déquilibre initiaux représentatifs de la situation « moyenne » du marché du travail français – Or létat observé du marché du travail à une date t ne correspond pas nécessairement à un tel équilibre. NB : cet état déquilibre initial quon veut reconstituer est un équilibre stochastique : les caractéristiques individuelles ny sont pas stables, ce sont leurs distributions qui le sont.

25 Comment procède-t-on dans la pratique ? (1) Méthode dinférence indirecte 1.On choisit des valeurs pour les différents paramètres 2.On se donne des valeurs initiales raisonnées de toutes les caractéristiques et situations individuelles 3.On fait tourner le modèle suffisamment dannées avec ces paramètres fixes pour voir vers quelles distributions déquilibre il converge 4.On mesure, pour quelques variables clés, lécart entre cet état déquilibre et la situation moyenne du MdT français. 5.On modifie les paramètres choisis en 1 pour essayer de ce rapprocher de ces caractéristiques et on relance le processus. Ainsi de suite jusquà aboutir à description du MdT jugée acceptable.

26 Comment procède-t-on dans la pratique ? (2) En réalité, beaucoup de paramètres restent fixés a priori ou déterminés à partir de quelques calculs déquilibre partiels. On limite linférence indirecte à quelques paramètres à savoir, essentiellement, la dispersion des chocs annuels de productivité et le prix du bien produit sur chaque poste De sorte à avoir le meilleur ajustement possible sur : – Les taux de chômage par CS – Les anciennetés dans lemploi par CS, – Les niveaux moyens de salaires par CS – Le % de ces salaires sous 1,3 et 1,6 SMIC

27 Comparaison simulations/observations pour quelques variables clés Source : Enquête emploi en continu, Taux de Chômage (%) Salaires (euros) Stock de CDD (%) Ancienneté au chômage (année) Ancienneté en emploi (année) Simulé Non qualifiés23, ,141,207,96 Basses qualif.15, ,621,219,67 Prof. interm12, ,491,2012,88 Cadres10, ,451,3216,03 Observé Non qualifiés ,61,117,71 Basses qualif ,51,0810,84 Prof. interm ,41,0310,97 Cadres ,31,0411,13

28 Comparaisons simulations/observations: Part des salaires situés sous les seuils dallègement de charge <1.3 Smic<1.6 Smic Simulé 25,747,6 Observé21,647,0 En %

29 4. Quelques exemples de résultats

30 Définition des variantes Choc démographique : – Hausse permanente du flux d'entrée sur le marché du travail de 25% Chocs de politique économique en régime classique: – SMIC : hausse du SMIC de 1200 à 1300 euros, étalée sur 10 années – Réduction (retour au seuil de 1,3 SMIC) ou suppression totale des allègements de charge, immédiate ou étalée sur 10 années Chocs en régime keynésien – Extension allègements en régime keynésien ou classique

31 Effets du choc démographique

32 Effet du choc sur le salaire minimum (à productivité fixe)

33 Impact hausse du SMIC sur la distribution des salaires

34 Pertes demploi si réduction ou suppression des allègements de charge (régime classique) Retour à seuil 1.3 SMIC (en 10 ans) Suppression (en 10 ans) Suppression instantanée Milliers

35 Variantes allègements de charge en contexte keynésien On sintéresse plutôt à leffet de la mise en place des allègements, plus précisément le passage de 1,3 à 1,6 SMIC Dans un régime keynésien obtenu en contraignant production 3% sous son potentiel Et, à titre de comparaison, dans le régime classique

36 Effet extension des allègements de 1,3 à 1,6 SMIC selon régime

37 Conclusion

38 Apport Insister sur caractère exploratoire : seulement illustratif des potentialités de lapproche Intérêt davoir un va-et-vient avec évaluations micro et post : – elles peuvent aider à améliorer le modèle – le modèle peut inversement aider à les valider ou tester leurs biais Ponts également avec approches plus macro : – avoir un modèle du modèle, qui aiderait à mieux comprendre son comportement

39 Limites et pistes daméliorations Spécification et calibrage soulèvent encore un certain nombre de problèmes – Point crucial de la fonction dappariement à améliorer – Nourrir le modèle avec davantage dobservations empiriques : Données denquête ou sources administratives Eléments factuels sur lintensité et la fréquence de la négociation salariale Enrichissements possibles à plus long terme – Un bloc doffre de travail – Renforcement du bouclage macro (prix et demande endogènes ?) – Trouver une façon de gérer la répartition des emplois par taille dentreprise pour permettre la simulation de politiques différenciées selon ce critère.


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