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

Objectif Montrer que microsimulation peut aussi contribuer à dépasser certaines limites des méthodes d’évaluation 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)

Plan Motivation de l’approche : l’exemple des allègements de charge Les grandes caractéristiques du modèle Le calibrage Quelques exemples de résultats

1. Motivation de l’approche: l’exemple des allègements de charge

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

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 d’autant + profité aux entreprises que leur main d’œuvre était peu qualifiée Estime à 460.000 le nombre de créations/pré-servations

Les limites Etude reste le travail le plus cité sur le sujet Mais a été aussi très contestée : Ampleur de l’effet 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, l’estimation par comparaison surestime l’effet réel de la mesure Ne dit rien sur la dynamique Pas extrapolable aux allègements actuels, sauf à faire hypothèses forte de linéarité de l’effet Il aurait fallu pouvoir étendre méthodo aux allègements « Aubry » mais interaction avec la RTT rend problème très délicat.

Méthode alternative : modélisation macro ex ante Il en existe un assez grand nombre L’Horty (2006) recense 14 études, trouvant effets allant de 100000 à 600000 créations, avec point d’accumulation à 200.000 Prennent en compte effets de bouclage Peuvent éventuellement décrire timing des effets Mais approche reste en général très macro, même lorsqu’on introduit une partition de la main d’œuvre entre qualifiés et non qualifiés Cette partition reste trop grossière pour simuler effets de variations du seuil d’allègements Et on aimerait aussi avoir des messages sur les dynamiques individuelles

La piste de la microsimulation Sans remettre en cause apports de ces deux premières approches, idée a été de voir ce qu’on pouvait dire du même sujet à l’aide de la MS Par rapport à Destinie, problème plus compliqué : Non pas décrire les dynamiques parallèles d’individus avec des interactions limitées aux liens familiaux. Il s’agit ici de simuler la confrontation de l’offre et de la demande sur le marché du travail A supposé, à ce stade, un certain nombre de choix simplificateurs

2. Les principales caractéristiques du modèle

Un premier choix structurant : que va-t-on simuler exactement ? (1) L’idée de rendre compte les interactions entre individus et firmes est déjà présente dans l’article 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 qu’on aime avoir en MS

Que va-t-on simuler exactement ? (2) On s’est rabattu sur solution plus simple : on va simuler à la fois une population d’individus, une population de postes et les liens individus/postes. comme le font les modèles théoriques d’appariement mais sans expliciter les firmes auxquelles appartiennent les postes Limite qui en découle : le modèle, en l’état, ne peut pas simuler les effets de politiques différenciées par type d’entreprise (exemple CNE)

Quelles vont-être les caractéristiques des agents et des postes ? (1) Si on fait de la MS, c’est pour mettre de l’hétérogénéité. L’hétérogénéité principale va porter sur la productivité des agents Mais on n’a pas voulu se contenter d’attribuer aux individus des productivités différentes pour la production d’un même bien Dans la pratique, nous sommes tous caractérisés par des efficiences potentielles variables sur différents types d’emplois produisant différents types de biens ou de services On a voulu capter cette idée mais sans aller jusqu’à gérer un nombre considérable de types d’emploi et les marchés correspondant Solution intermédiaire : 4 types d’emplois correspondant à une logique CS (cadres, PI, ouvriers ou employés qualifiés, non qualifiés). Simulation d’autant de marchés du travail avec interférences entre ces marchés (possibilité théorique de déclassement)

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 d’emplois (et donc sa qualif), son statut d’emploi, l’ID du poste occupé si en emploi, son salaire Et, pour un poste : Son niveau de qualif, l’ID de l’occupant , son ancienneté dans le poste, le type de contrat de travail, le coût du travail de l’occupant, la production sur ce poste (efficience de l’occupant), 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)

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 : L’arrivée de nouveaux actifs Des sorties d’emploi. Une négociation salariale pour ceux qui restent en emploi Le calcul d’une demande de travail par qualif : détermine le nombre de postes vacants L’appariement entre postes vacants et individus au chômage, qualif par qualif

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 d’efficience potentielle dans les différents types de postes. Ils sont initialement classés comme chômeurs

Etape 2 : sorties d’emploi Sorties pour motifs semi automatiques : Départs en retraite selon l’âge, 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 l’incidence des charges et du SMIC sur le coût du travail. On en déduit l’évolution 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 d’une marge critique La probabilité devient égal à un si la marge tombe en dessous d’un seuil minimal. Au terme de ce processus on obtient une population restant en emploi

Etape 3 : négociation salariale des insiders Les individus toujours en emploi peuvent négocier des hausses de salaires : ils négocient des hausses d’autant plus élevées qu’ils sont loin de la marge critique et que le chômage global est bas. Détermination d’un salaire cible du salarié dépendant du salaire maximal acceptable par l’entreprise et du taux de chômage de la qualification (effet Phillips) Comblement progressif de l’écart entre le salaire courant et le salaire cible

On en déduit les demandes de travail par qualif. 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 d’emploi qui reproduit la production de l’année précédente, modulée en fonction : Du taux de marge moyen sur le type de poste correspondant (effet classique) D’éventuels chocs de demande : permet de simuler des régimes keynésiens (mais qui seront d’origine exogène). On en déduit les demandes de travail par qualif.

Etape 5 : ajustement offre-demande au niveau micro Pour chaque niveau de qualif. Si emploi résiduel issu de l’étape 2 > demande de travail, on simule de nouveaux licenciements Sinon, on recrute dans le vivier de chômeurs, dans la limite donné par une fonction d’appariement (qui est une fonction macro). Les individus n’ayant 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

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 d’appariemment

3. Calibrage

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)

Les objectifs du calibrage (2) En fait, pour cette maquette semi-théorique, c’est l’ensemble des caractéristiques individuelles initiales qui sont imputées Pourquoi ? Parce que l’objectif de la maquette est plutôt de construire des variantes analytiques à partir d’états d’équilibre initiaux représentatifs de la situation « moyenne » du marché du travail français Or l’état observé du marché du travail à une date t ne correspond pas nécessairement à un tel équilibre. NB : cet état d’équilibre initial qu’on veut reconstituer est un équilibre stochastique : les caractéristiques individuelles n’y sont pas stables, ce sont leurs distributions qui le sont.

Comment procède-t-on dans la pratique ? (1) Méthode d’inférence indirecte On choisit des valeurs pour les différents paramètres On se donne des valeurs initiales raisonnées de toutes les caractéristiques et situations individuelles On fait tourner le modèle suffisamment d’années avec ces paramètres fixes pour voir vers quelles distributions d’équilibre il converge On mesure, pour quelques variables clés, l’écart entre cet état d’équilibre et la situation moyenne du MdT français. On modifie les paramètres choisis en 1 pour essayer de ce rapprocher de ces caractéristiques et on relance le processus. Ainsi de suite jusqu’à aboutir à description du MdT jugée acceptable.

Comment procède-t-on dans la pratique ? (2) En réalité, beaucoup de paramètres restent fixés a priori ou déterminés à partir de quelques calculs d’équilibre partiels. On limite l’inférence 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 l’emploi par CS, Les niveaux moyens de salaires par CS Le % de ces salaires sous 1,3 et 1,6 SMIC

Comparaison simulations/observations pour quelques variables clés   Comparaison simulations/observations pour quelques variables clés Taux de Chômage (%) Salaires (euros) Stock de CDD Ancienneté au chômage (année) Ancienneté en emploi (année) Simulé Non qualifiés 23,4 1 587 13,14 1,20 7,96 Basses qualif. 15,5 1 881 7,62 1,21 9,67 Prof. interm 12,4 2 463 9,49 12,88 Cadres 10,4 4 202 7,45 1,32 16,03 Observé 23.8 1 496 12,6 1,11 7,71 Basses qualif. 16.2 1 760 6,5 1,08 10,84 Prof. interm. 10.5 2 324 6,4 1,03 10,97 8.3 4 116 4,3 1,04 11,13 Source : Enquête emploi en continu, 2005.

En % Comparaisons simulations/observations: Part des salaires situés sous les seuils d’allègement de charge <1.3 Smic <1.6 Smic Simulé 25,7 47,6 Observé 21,6 47,0

4. Quelques exemples de résultats

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

Effets du choc démographique

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

Impact hausse du SMIC sur la distribution des salaires

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

Variantes allègements de charge en contexte keynésien On s’intéresse plutôt à l’effet 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

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

Conclusion

Apport Insister sur caractère exploratoire : seulement illustratif des potentialités de l’approche Intérêt d’avoir 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

Limites et pistes d’améliorations Spécification et calibrage soulèvent encore un certain nombre de problèmes Point crucial de la fonction d’appariement à améliorer Nourrir le modèle avec davantage d’observations empiriques : Données d’enquête ou sources administratives Eléments factuels sur l’intensité et la fréquence de la négociation salariale Enrichissements possibles à plus long terme Un bloc d’offre de travail Renforcement du bouclage macro (prix et demande endogènes ?) Trouver une façon de gérer la répartition des emplois par taille d’entreprise pour permettre la simulation de politiques différenciées selon ce critère.