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 :1. L’arrivée de nouveaux actifs2. Des sorties d’emploi.3. Une négociation salariale pour ceux qui restent en emploi4. Le calcul d’une demande de travail par qualif : détermine le nombre

de postes vacants 5. 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

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

RetraiteSystème 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 indirecte1. On choisit des valeurs pour les différents paramètres2. On se donne des valeurs initiales raisonnées de toutes les

caractéristiques et situations individuelles3. On fait tourner le modèle suffisamment d’années avec ces

paramètres fixes pour voir vers quelles distributions d’équilibre il converge

4. On mesure, pour quelques variables clés, l’écart entre cet état d’équilibre 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 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

Source : Enquête emploi en continu, 2005.

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 1,20 12,88

Cadres 10,4 4 202 7,45 1,32 16,03

Observé

Non qualifiés 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

Cadres 8.3 4 116 4,3 1,04 11,13

Comparaisons simulations/observations:Part des salaires situés sous les seuils

d’allègement de charge

<1.3 Smic <1.6 Smic

Simulé25,7 47,6

Observé 21,6 47,0

En %

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

Après 5 ans Après 15 ans Après 40 ans

Emploi (en milliers) 401 1 295 1 722

Taux de chômage global (en points) 0,7 0,4 - 0,2

Salaire mensuel moyen (en euros) - 30 - 63 52

Lecture : les effets sont mesurés en déviation absolue par rapport au scénario de référence. Ils sont moyennés sur 5 ans autour de l’horizon considéré afin d’obtenir une mesure robuste aux aléas du modèle. De la troisième année à la septième année après le début du choc démographique, le taux de chômage est en moyenne supérieur de 0,7 points dans la variante par rapport au scénario de référence.

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

Après 5 ans Après 10 ans Après 30 ans

Emploi (en milliers) - 24 - 87 - 96

Taux de chômage global (en points) 0,15 0,53 0,58

Taux de chômage des non qualifiés (en points) 0,55 1,78 1,94

Salaire mensuel moyen (en euros) 4 11 9

Salaire mensuel moyen des non qualifiés (en euros) 13 21 13

Lecture : les effets sont mesurés en déviation absolue par rapport au scénario de référence. Ils sont moyennés sur 5 ans autour de l’horizon considéré afin d’obtenir une mesure robuste aux aléas du modèle. De la troisième année à la septième année après le début de la hausse du Smic, le taux de chômage est en moyenne supérieur de 0,15 points dans la variante par rapport au scénario de référence.

Impact hausse du SMIC sur la distribution des salaires

0 10 20 30 40 50

-50

0-4

00

-30

0-2

00

-10

00

Var. Emploi-Unif.Part.Var. Emploi-UnifVar. Emploi-Unif.Brut

Pertes d’emploi 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

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

Environnement classique Environnement keynésien

Après 5 ans

Après 10 ans

Après 30 ans

Après 5 ans

Après 10 ans

Après 30 ans

Emploi (en milliers) 236 365 326 39 112 109

Chômage global (en points) - 1,4 - 2,2 - 2,0 - 0,2 - 0,7 - 0,7

Chômage des non qualifiés (en points) - 2,4 - 4,4 - 3,6 - 0,4 - 1,6 - 1,4

Salaire mensuel moyen

(en euros) - 6 23 29 0 8 15

Salaire mensuel moyen des non qualifiés (en euros) 11 92 105 3 28 49

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.