Les facteurs les plus souvent incriminés dans la persistance du chômage européen sont des chocs négatifs du côté de l’offre globale (chocs pétroliers, ralentissement des gains de productivité) combinés à certaines rigidités institutionnelles (pouvoir syndical, système d’indemnisation du chômage, etc). De nombreux travaux (Layard et alii, 1991 ; Lindbeck, 1993 ; Nickell, 1997) s’inscrivent dans cette lignée et offrent une présentation renouvelée du marché du travail dans un cadre de concurrence imparfaite : ils dérivent un taux de chômage structurel dit “ d’équilibre ” qui rend compatibles les aspirations salariales des travailleurs et les contraintes de coûts subies par les entreprises. Les implications de ces modèles Wage-Setting Price-Setting (WS-PS) en termes de politique économique sont claires : il faut encourager la création d’emplois via une flexibilité accrue du marché du travail.

Concernant la France, un certain nombre de contributions (Bonnet et Mahfouz, 1996 ; Cotis et alii, 1996 ; L’Horty et Sobczak, 1997 ; L’Horty et Rault, 1998) se sont intéressées à l’évolution du taux de chômage d’équilibre en utilisant les fondements théoriques ainsi que la stratégie d’estimation sous-jacents aux modèles WS-PS. Les déterminants du taux de chômage d’équilibre les plus robustes empiriquement sont le coin fiscal, les termes de l’échange, la montée des taux d’intérêt et dans une moindre mesure, le salaire minimum et les revenus de remplacement. Néanmoins, les faits stylisés récents et en particulier l’affaiblissement de la part des salaires dans la valeur ajoutée depuis le début des années quatre-vingt (cf. graphique 1) ne sont pas directement compatibles avec les prédictions de ces modèles qui se focalisent sur les variables exerçant une pression à la hausse sur les salaires.

D’autres auteurs ont alors tenté d’expliquer les évolutions apriori contradictoires du chômage et de la part salariale en intégrant explicitement la technologie et le capital. Ainsi, Blanchard (1997, 1998) rend compte de la montée du chômage européen par un choc négatif sur la demande de travail provenant, soit d’une modification dans la répartition des rentes entre travailleurs et firmes, soit d’un biais dans le progrès technique en défaveur du travail. L’affaiblissement des syndicats combiné à une gestion plus stricte dans les entreprises aurait conduit ces dernières à licencier massivement durant la décennie quatre-vingt tout en privilégiant le facteur capital. Selon Caballero et Hammour (1998, 1999), l’évolution contrastée de la part salariale pourrait s’expliquer par la réponse retardée de la substitution capital-travail aux chocs salariaux antérieurs. Dans le court terme, un choc salarial accroît la part du travail en raison de la lenteur de l’ajustement de la demande de travail, lenteur que l’on peut attribuer à certaines rigidités. À plus long terme et à mesure que les entreprises substituent du capital au travail, les chocs salariaux exerceraient une pression à la baisse sur la part salariale.

Les deux principaux objectifs de cet article sont, d’une part, d’élargir les déterminants potentiels du taux de chômage d’équilibre en intégrant la technologie et le capital et, d’autre part, d’évaluer la réponse du chômage aux différents chocs susceptibles d’influencer le marché du travail. Nous envisageons alors une approche globale et dynamique de type VAR structurel, technique permettant d’identifier les impulsions responsables de la dynamique étudiée mais aussi d’évaluer le mode d’ajustement des variables aux innovations structurelles.

Cette modélisation s’appuie également sur une maquette simplifiée du marché du travail, ce qui autorise une interprétation théoriquement fondée des simulations obtenues. Plus précisément, la stratégie retenue consiste à modéliser les salaires, l’emploi, la productivité du travail et le chômage dans un modèle VAR, avec des relations de cointégration, dans lequel toutes les variables d’intérêt sont endogénéisées. Un tel modèle VAR contraint par des relations de long terme est désigné sous le nom de modèle à “tendances stochastiques communes ” initialement proposé par King, Plosser, Stock et Watson (1991) et Warne (1993) [1].

Bien que la stratégie retenue dans cet article présente certains points communs avec les modèles WS–PS (mêmes fondements micro-économiques pour la formation des salaires, jeu de variables endogènes proche, recours à une méthode multivariée), elle s’oppose à ces modèles sur trois points principaux :

La première partie de l’article consiste à formuler un modèle simplifié du marché du travail testable au niveau empirique : il s’agit d’un modèle stochastique autorisant l’identification des chocs structurels sous-jacents. Dans une seconde partie, un modèle à tendances communes est estimé sur données trimestrielles françaises (1975-1997) afin de simuler l’impact des innovations structurelles sur la dynamique du marché du travail.

Pour ces raisons, nous retenons un cadre d’analyse de moyen terme où le stock de capital n’est pas ajusté à son niveau optimal de long terme en raison de divers coûts d’ajustement. Cette rigidité du capital permettra non seulement de réhabiliter le rôle des chocs d’intensité capitalistique sur le chômage d’équilibre mais aussi de dissocier le choc de progrès technique du choc sur l’intensité capitalistique. La maquette du marché du travail exposée dans l’encadré 1 est composée d’une fonction d’offre de travail (E1), d’une équation de formation des salaires (E2), d’une fonction de production (E3) et d’une équation de demande de travail (E4). En outre, l’intérêt d’un tel modèle est de permettre une interprétation théorique des tendances communes ainsi que des relations de long terme.

L’offre de travail (E1) notée l_t dépend du salaire réel (w – p)_t et du processus stochastique d’offre de travail noté θ. Ce dernier représente des facteurs _{L t,} institutionnels et/ou démographiques susceptibles d’avoir des effets persistants sur l’offre de travail et dans ce cas, le processus θ_{L t,} suivra une marche au hasard (E5).

Dans la lignée des modèles de négociation salariale, la fixation des salaires résulte d’un processus de négociation collective entre synd icats et employeurs. De façon traditionnelle, l’équation de formation des salaires (WS) relie négativement le salaire réel au taux de chômage noté u_t, elle revêt donc une forme du type :

où z_t représente les aspirations de pouvoir d’achat des salariés, encore appelé “salaire de réservation ”. De plus, les aspirations des salariés doivent croître en ligne avec la tendance de la productivité dans le long terme même si elles peuvent s’en écarter de façon ponctuelle.

Soit z y n t t = −γ ( ), il est alors possible de réécrire ₁ (WS) sous la forme :

Le processus stochastique associé à (WS) noté θ_{w ,} capture l’ensemble des déterminants pesant sur la formation des salaires tels que le pouvoir de négociation du syndicat ou le coin fiscal. Le processus gouvernant l’évolution des salaires peut être modélisé par (E6) et le paramètre ρ_w permet de mesurer la persistance des chocs ε_{w t,} sur θ_{w t,} si [ ]ρ_w <1, les chocs salariaux temporaires, par exemple une hausse ponctuelle du pouvoir de négociation des syndicats, auront des effets seulement transitoires. En revanche, si [ ]ρ_w =1, le processus stochastique suivra une marche au hasard et les chocs salariaux auront des effets permanents.

Les équations de demande de travail (E4) et de technologie (E3) sont dérivées d’une fonction de production de type CES à rendements d’échelle constants, soit :

où − < <∞1 ρ et 0 1< <α

où A_t désigne le progrès technique qui accroît l’efficience du travail et ρ, le paramètrereprésentatif de la valeur de l’élasticité de substitution entre les facteurs égale à

Cette fonction de production (2) peut se réécrire sous la forme :

où − < < ∞1 ρ

soit sous forme log-linéaire :

L’expression logarithmique entre crochets dans (3’) ne dépend que du ratio d’intensité capitalistique exprimé en unités de travail efficace et des paramètres de la fonction de production α et ρ. Le processus gouvernant le ratio d’intensité capitalistique en unités efficaces est noté θ. Si _{k t,} l’on raisonne avec une fonction de production de type Cobb-Douglas [ ρ= 0], ce processus prend une forme simplifiée égale à :

À ce stade, il faut souligner que le processus θ _{k t,} dépend non seulement du stock de capital (exogène à moyen terme) mais aussi de l’emploi et du progrès technique : dès lors, l’hypothèse d’une intensité capitalistique exogène est une simplification permettant de faciliter la résolution du modèle.

D’une manière générale, la spécification retenue pour la productivité du travail s’écrit :

D’après (E3), cette spécification permet de dissocier les deux composantes de la productivité, d’une part le progrès technique qui accroît l’efficience du travail et, d’autre part, le ratio d’intensité capitalistique exprimé en unités de travail efficace. Le progrès technique neutre au sens de Harrod est noté a_t sous forme logarithmique. Il est supposé suivre une marche au hasard conformément à l’hypothèse retenue par King, Plosser, Stock et Watson (1991) dans un modèle de croissance à la Solow [3]. On note :

La demande de travail (E4) est issue de la condition de premier ordre du producteur qui maximise son profit sous les contraintes de la technologie et de la demande adressée à la firme. Elle s’écrit sous la forme logarithmique suivante :

Le processus stochastique associé à l’emploi est modélisé par (E8). Lorsque le paramètre ρ_n s’approche de zéro, les chocs de demande ont un effet dynamique de plus en plus faible sur la demande de travail. En revanche, plus ρ_n se rapproche de l’unité et plus les innovations du côté de la demande auront un impact persistant sur l’emploi. Dans le cas particulier d’une élasticité de substitution unitaire, l’équation d’emploi peut se réécrire sous la forme d’une part salariale et peut alors se réinterpréter comme une relation de formation des prix (PS).

L’un des intérêts de cette modélisation est qu’elle permet de dissocier les effets du progrès technique pur (a_t ) des effets de l’intensité capitalistique (θ ). _{k t,} Notons que l’influence du progrès technique sur le chômage est indépendante de l’élasticité de substitution des facteurs et que la part salariale d’équilibre ne dépend pas du progrès technique pur.

La dynamique des quatre variables endogènes du modèle est déterminée par cinq chocs distincts : les marches aléatoires dans le progrès technique (a_t ), dans l’intensité capitalistique (θ ) et dans l’offre de _{k t,} travail (θ ) ainsi que les composantes de la fixation _{L t,} des salaires (θ_{w t,} ) et de la demande de travail (θ_{n t,} ).

Si les deux composantes θ_{w t,} et θ_{n t,} sont stationnaires [ρ_w < 1et ρ_n <1], le modèle est conduit par deux tendances stochastiques communes, les marches au hasard dans l’offre de travail et la technologie. En revanche, si la composante θ_{w t,} est non stationnaire [ρ_w =1], il existe une troisième tendance stochastique commune, celle des salaires.

Afin de mieux appréhender les effets des différents chocs sur le taux de chômage d’équilibre, les solutions du modèle sont présentées dans les trois cas particuliers suivants : le cas d’une indexation unitaire des salaires sur la productivité[ ]γ 1=, celui ₁ d’une élasticité de substitution unitaire [ ]σ =1 et, enfin, le modèle de Layard, Nickell et Jackman qui combine ces deux restrictions [ ]σ γ= = 1 1.

La réponse du chômage aux chocs sur l’intensité capitalistique dépend de la valeur de l’élasticité de substitution des facteurs. Les deux cas suivants sont envisageables :

Ainsi, le taux de chômage d’équilibre devient indépendant des chocs de productivité et d’offre de travail. Seuls les chocs salariaux et de demande de travail peuvent avoir une influence à long terme sur le chômage, soit [ρ ρ w n = =1]. Puisque les chocs du côté de la demande sont supposés avoir des effets temporaires, seule la tendance conduisant les salaires est susceptible d’avoir une influence significative sur le chômage d’équilibre, soit [ρ_w =1 et ρ_n <1]. Le taux de chômage d’équilibre dépendra alors uniquement des conditions de la négociation salariale, ce qui semble relativement restrictif.

Les mécanismes d’ajustement sous-jacents à ce résultat de neutralité sont les suivants : un choc de productivité positif conduit à la création d’emplois nouveaux mais aussi à des revendications salariales qui vont négativement se répercuter sur l’emploi. Or, les hypothèses restrictives du modèle assurent que l’impact négatif de la hausse du salaire compense intégralement et exactement la création d’emplois initiale. Un tel résultat est néanmoins fondé sur les deux hypothèses restrictives mentionnées ci-dessus.

En définitive, cette maquette simplifiée du marché du travail nous a permis de montrer que seuls certains chocs, sans a priori sur leur origine, peuvent avoir des effets persistants sur le chômage. L’estimation d’un modèle à tendances communes permettra de détecter l’existence et l’origine de ces chocs. Ainsi, la tendance stochastique sous-jacente à la série du taux de chômage peut être une combinaison du trend technologique, du trendd’offre de travail et du trend salarial. En outre, la réponse du chômage à des chocs sur ces tendances stochastiques n’est pas univoque mais dépend largement des paramètres du modèle sous-jacent, en particulier de la valeur de l’élasticité de substitution du capital au travail.

Nous construisons donc un modèle Vectoriel Auto-Régresssif (VAR) pour le vecteur de dimension 4 suivant :

avec :

( ) lny n t t − = (valeur ajoutée du secteur / emploi en heures travaillées) + 1 n_t =ln (emploi en heures travaillées)

où cho_t est le taux de chômage en % au sens du B.I.T.

( ) lnw p t t − = (salaire horaire du secteur / déflateur de la valeur ajoutée) [6].

Après avoir vérifié que chacune des séries était bien intégrée d’ordre 1 (se reporter au tableau 2), nous passons à l’estimation du Vector Error Correction Model(VECM) parla méthode deJohansen (1991).

La 2^ème étape consiste à déterminer les composantes déterministes dans les relations de long terme à l’aide des fonctions “dettrend = cimean, cidrift” dans CATS : nous n’avons inclus ni une tendance linéaire, ni un terme constant dans les relations de long terme conformément aux résultats des tests d’exclusion effectués [7] (cf. tableau 2). La modélisation retenue autorise néanmoins une tendance dans les données matérialisée par une constante dans l’écriture VECM puisque les séries de salaire réel et de productivité sont intégrées d’ordre 1 autour d’un trend. Comme le notent Jacobson, Vredin et Warne (1998), cette dérive dans les séries de productivité et de salaire réel peut être attribuée à une dérive positive dans la tendance technologique (cf. infra). Dans nos estimations, l’évolution tendancielle du taux de chômage sera donc prise en compte par les tendances communes du modèle.

Les résultats des tests de cointégration pouvant être influencés par la présence de variables indicatrices, il convient de confirmer ce choix par l’étude des valeurs propres de la “matrice compagnon”. Il est possible de mettre en évidence deux valeurs propres proches de l’unité, soit [0,9928 et 0,9830], ce qui suggère à nouveau l’existence de deux tendances stochastiques communes. L’hypothèse de deux relations de cointégration est également retenue en raison du fort a priori théorique sous-jacent.

Afin d’étudier précisément la spécification des relations de cointégration, nous procédons aux tests d’exclusion, de stationnarité et d’exogénéité faible des quatre variables considérées grâce à l’option “Batch tests of the time series properties of the individual series” dans CATS. Tous ces tests sont reportés dans le tableau 2. Les tests d’exclusion semblent montrer que seul l’emploi est exclu des relations de cointégration au seuil de 5%. Les tests de stationnarité confirment la non-stationnarité des variables en jeu. Quant aux tests de faible exogénéité, ils indiquent que la productivité et le chômage sont faiblement exogènes et, par conséquent, nous n’étudierons que l’ajustement de court terme de l’emploi et du salaire réel.

Tableau 1
estimation du nombre de vecteurs cointégrants (3 retards)

Tableau 2
tests d’exclusion, de stationnarité et d’exogénéité faible (3 retards, 2 relations de cointégration)

Tableau 3
tests de restrictions sur les vecteurs beta

En définitive, la normalisation des vecteurs fournit deux restrictions, l’identification ajoute deux autres restrictions et nous posons deux restrictions supplémentaires qui ne sont pas rejetées au seuil de 5% (p-valeur = 0,14). Les deux paramètres libres estimés correspondent à l’élasticité des salaires réels à la productivité et à l’impact du chômage sur la part salariale. Nous obtenons alors les deux relations de long terme contraintes q ui s’écriv ent respectivement :

La 1^ère relation de long terme fait apparaître une relation positive entre la productivité et le salaire réel. Réécrite sous la forme d’une équation d’emploi, il vient :

Le coefficient associé à la production est unitaire, ce qui traduit la constance des rendements d’échelle, et l’élasticité de la demande de travail au salaire réel est bien négative et supérieure à l’unité, ce qui atteste d’importantes possibilités de substitution entre le capital et le travail dans le long terme.

La 2^ème relation de long terme fait référence à une équation de formation des salaires qui relie négativement la part salariale au taux de chômage. Cette relation peut s’interpréter de la façon suivante : les salariés exigent que la totalité de leurs gains de productivité soit répercutée dans l’évolution de leurs salaires réels et le taux de chômage exerce une pression à la baisse sur la part des salaires.

Notons que ces estimations divergent des modèles WS-PS standards pour plusieurs raisons : alors que les modèles WS-PS retiennent la productivité de plein emploi (production / population active), nous analysons ici la productivité apparente du travail. D’autre part, dans ces modèles, la contrainte souvent retenue pour identifier la courbe (WS) est l’exclusion de la productivité de plein emploi alors qu’ici, nous avons retenu une indexation unitaire des salaires sur la productivité. Enfin, une tendance est souvent incluse dans les relations WS-PS afin de capter la productivité tendancielle.

Nous parvenons à extraire deux relations de long terme, dont l’une correspond à une part salariale reliée au chômage et l’autre à une relation de demande de travail. Ainsi, les résidus associés correspondent respectivement à un choc temporaire sur la demande de travail (ε_{n t,} ) et à un autre choc transitoire sur la formation des salaires (ε_{w t,} ).

Les tests de faible exogénéité (cf. tableau 2) indiquent que la productivité et le taux de chômage sont faiblement exogènes au seuil de 5%. Les erreurs d’équilibre des équations d’emploi et de salaire réel notées respectivement ECM_n et ECM_w sont reportées dans le tableau 4. Étant donné que les termes diagonaux correcteurs d’erreur interviennent négativement, un déséquilibre sur l’emploi tend à se résorber dans le temps et un déséquilibre sur les salaires également.

La dernière étape de la stratégie proposée par Johansen consiste à analyser les résidus du système VAR contraint. Les deux tests multivariés du multiplicateur de Lagrange [LM(1) et LM(4)] permettent de ne pas rejeter l’hypothèse d’absence de corrélation temporelle des résidus. Le test du Ljung-Box multivarié [LB] permet également d’accepter l’hypothèse H selon laquelle les résidus ₀ ne sont pas autocorrélés dans le temps. Le test multivarié de Shenton-Bowman permet aussi de ne pas rejeter l’hypothèse de normalité du vecteur des résidus.

Tableau 4
poids des erreurs d’équilibre dans les équations d’emploi et de salaire réel

Tests de corrélation temporelle des résidus :

Test de normalité : χ2 (8) = 6,14 [pv = 0,63]

Après avoir correctement spécifié le VECM, il reste à estimer le modèle à tendances communes. Rappelons que l’estimation d’un VAR structurel présente un intérêt double par rapport aux modèles cointégrés standards du type WS-PS : d’une part, elle permet de détecter et d’identifier les chocs qui ont des effets permanents sur le chômage et, d’autre part, elle autorise l’étude de la dynamique du modèle en simulant l’impact de ces chocs sur les variables d’intérêt.

Nous avons interprété les deux relations de cointégration respectivement comme une équation de demande de travail et une équation de formation des salaires. L’existence de deux relations de long terme dans un VAR à quatre variables implique deux tendances stochastiques communes. Soit le vecteur de dimension n{ }X_t conduit par [k= 2] tendances stochastiques communes [8]. Le modèle à tendances communes peut alors s’écrire sous la forme suivante :

L’objectif consiste alors à identifier, parmi les quatre chocs du système, les deux innovations conduites par les tendances stochastiques communes, innovations qui auront des effets à court comme à long terme mais aussi, les deux autres chocs dont les effets sont seulement transitoires. Dans la lignée de Blanchard et Quah (1989), la technologie et l’offre de travail sont à l’origine des chocs sur les tendances stochastiques alors que les chocs sur la formation des salaires et la demande de travail sont associées aux innovations transitoires.

Warne (1993) propose une méthode d’identification des nk éléments de la matrice A. Il réécrit cette matrice sous la forme suivante :

où A₀ est une matrice (n k⋅ ) de rang k supposée connue et Π est une matrice (k k⋅ ) dont les

éléments sont d éterminés à partir d’u ne décomposition de Choleski.

La propriété de cointégration de X_t impliqueβ'A =0, donc β'A₀ 0= : les r relations de co-intégration imposent donc rk restrictions sur la matrice A₀. L’identification exacte de A nécessite d’imposer

restrictions additionnelles sur la matrice A, restrictions de nature théorique.

Ainsi, avec r = 2 et k = 2, rk = 4 restrictions sont imposées par les propriétés de cointégration. Une restriction théorique supplémentaire sur les coefficients de la matrice A est alors nécessaire à l’identification complète du système. Dans la littérature, le nombre de restrictions théoriques est généralement limité et les contraintes les plus répandues sont les suivantes :

Notre modèle théorique étant compatible avec l’hypothèse de rendements d’échelle constants, nous identifions les deux chocs permanents en supposant que le choc sur l’offre de travail n’a pas d’effet à long terme sur la productivité du travail (a₁₂ = 0).

À ce stade, il reste à identifier les deux chocs temporaires correspondant aux résidus des relations de cointégration. Ces chocs transitoires vont induire des déviations par rapport aux relations de long terme. Nous parvenons à identifier un choc sur les salaires et un autre sur la demande de travail des firmes en supposant que seul le choc salarial a un impact contemporain (à l’horizon du 1^er trimestre) sur le salaire réel. Par conséquent, un choc positif sur la demande de travail induira une hausse de l’emploi et une baisse du chômage sans effet contemporain sur le salaire réel (cf. graphiques 5).

Le choc de productivité permanent noté θ _{P t,} conduisant à un accroissement simultané de la productivité du travail (+0,82%) et du salaire réel dans une proportion moindre (+0,48%), il s’ensuit une baisse significative de la part salariale (-0,34%) dans le long terme. Une innovation d’un point d’écart type sur la productivité se traduit par une hausse significative du chômage à long terme (+0,1 2%). Conformément à l’hyp othèse d’identification adoptée, le choc sur l’offre de travail n’a aucun effet à long terme sur la productivité du travail (a₁₂ = 0). En raison des restrictions attachées aux vecteurs cointégrants, ce choc n’a aucun impact dans le long terme, ni sur le salaire, ni sur le chômage, il se traduit uniquement par une hausse significative de l’emploi (+0,55%).

La matrice A estimée permet de tester la condition sous-jacente au modèle de Layard Nickell et Jackman selon laquelle le chômage serait indépendant des chocs technologiques et des chocs d’offre de travail dans le long terme. Dans le cadre de ce modèle, cette condition revient à tester la restriction selon laquelle [a₃₁ = 0], à l’aide d’un simple test de Wald. La valeur de la statistique de Wald (11.13) est supérieure au quantile à 95% de la distribution du χ2 (1) = 3,87, ce qui atteste de la significativité du choc de productivité sur le chômage à long terme. La réponse positive du chômage à long terme (+0,12%) s’explique par la valeur des élasticités du salaire réel à la productivité dans les deux relations de cointégration : en effet, l’élasticité de la demande de travail au salaire réel n’étant pas unitaire, le postulat de neutralité des chocs de productivité n’est plus vérifié.

Les effets dynamiques du choc de productivité (cf. graphiques 2) sont complexes et dépendent de l’horizon temporel retenu. À l’horizon du 2^ème trimestre, le taux de chômage diminue puis s’accroît jusqu’au 30^ème trimestre environ. Il baisse ensuite graduellement pour atteindre son niveau d’équilibre (+0,12%) aux environs du 50^ème trimestre. L’impact de ce choc sur le chômage devient significatif à long terme, l’intervalle de confiance étant assez étroit pour ne pas inclure l’origine. Face à la hausse de la productivité, le salaire réel s’accroît sans toutefois rejoindre le niveau de la productivité à long terme. Il s’ensuit alors une baisse de la part salariale (-0,34%). Ce résultat va dans le sens d’une élasticité de substitution supérieure à l’unité, le réajustement de la quantité de travail à la baisse l’emportant sur la hausse du salaire réel et la réponse du chômage étant positive dans le long terme.

Pour que l’effet de substitution l’emporte sur l’effet de revenu à long terme, la valeur de l’élasticité de substitution doit s’accroître dans le temps, ce qui est probablement le cas : à court terme, les possibilités de substitution sont sans doute très limitées puisque la technologie est fixée. En revanche, à moyen terme, sous l’hypothèse d’une technologie Putty-Clay, le capital en place va être progressivement remplacé par de nouveaux investissements, de nouvelles technologies vont alors être sélectionnées et, par conséquent, les possibilités de substitution du capital au travail seront plus fortes à long terme. Ces résultats sont compatibles avec les estimations de Caballero et Hammour (1999) : à court terme et à partir d’une fonction de production CES, ils estiment une élasticité de substitution basique inférieure à l’unité alors qu’à long terme, leurs estimations du paramètre sigma sont comprises entre 2,38 et 6,54 !

Un choc permanent sur l’offre de travail (cf. graphiques 3), une hausse du taux de participation par exemple, n’a pas d’effet contemporain sur l’emploi et induit une hausse du taux de chômage à court terme (+0,10%). Etant donné que le salaire s’ajuste graduellement à la baisse et diminue de 0,20% dans le court terme, cela induit des créations d’emplois qui vont progressivement absorber les nouveaux arrivants et, par conséquent, le taux de chômage retourne à son niveau d’équilibre initial. En définitive, le choc positif sur l’offre de travail conduit à une hausse progressive et durable du niveau d’emploi qui atteint son équilibre de long terme (+0,55%) à l’horizon du 40^ème trimestre environ. En d’autres termes, l’emploi augmente suffisamment pour absorber le choc positif sur l’offre de travail.

Le choc salarial positif peut résulter de l’évolution de certaines variables institutionnelles (salaire minimum, coin fiscal, etc.) qui exerceraient une pression à la hausse sur les salaires. Par hypothèse, cette innovation a des effets temporaires mais il convient d’évaluer le degré de persistance de ce choc à un horizon de moyen terme (cf. graphiques 4). Un choc d’un point d’écart type sur le salaire conduit à une hausse des salaires réels de 0,20% à l’horizon d’un trimestre et à un accroissement instantané du chômage de 0,10%. Les effets de ce choc sur le taux de chômage persistent jusqu’au 20^ème trimestre environ. De façon symétrique, il se traduit par une réduction significative du niveau d’emploi (-0,32% à l’ho rizon de 10 trimestres) qui rejoin t progressivement son niveau d’origine [13].

Quant au choc temporaire positif sur la demande de travail, il n’a pas d’impact contemporain sur le salaire réel, conformément à la restriction d’identification retenue (cf. graphiques 5). À court terme, il se traduit par une hausse de l’emploi (+0,10%) et une baisse du chômage (-0,05%). Les effets de cette innovation sont assez persistants dans le temps : à l’horizon du 6^ème trimestre, la hausse de l’emploi atteint 0,35% et la baisse du chômage 0,15%. Comme l’a justement souligné l’un des rapporteurs, ce choc temporaire pourrait capturer non seulement l’impact de la législation du marché du travail sur l’emploi mais surtout l’effet persistant des chocs de demande globale, cette persistance pouvant résulter de certaines rigidités nominales sur le marché du travail.

Cette décomposition laisse apparaître qu’à court terme, les fluctuations du chômage sont presque exclusivement expliquées par les chocs salariaux (42% de la variation du chômage au 1^er trimestre) et les chocs d’offre de travail (48% environ). Cette prédominance des chocs sur la formation des salaires et l’offre de travail est en partie compatible avec les résultats des modèles WS-PS où l’accent est principalement mis sur les rigidités salariales.

À moyen terme, la contribution du choc salarial s’accroît jusqu’à atteindre 33% de la variance du chômage à l’horizon de 10 trimestres alors que la contribution du choc sur l’offre de travail diminue jusqu’à 17% environ. Quant à l’innovation temporaire sur la demande de travail, elle rend compte jusqu’à 43% de la variance du chômage. Ainsi, à court et moyen terme, une forte proportion du chômage en France serait imputable à des rigidités non seulement dans la formation des salaires mais aussi dans la demande de travail. Ce résultat atteste de la présence de coûts d’ajustement du côté de la demande de travail (coûts pouvant résulter de la législation en vigueur sur la protection de l’emploi) mais aussi de la persistance des chocs macroéconomiques du côté de la demande globale. Les estimations réalisées restent néanmoins trop agrégées pour identifier les facteurs responsables de ces rigidités. Il s’avère notamment difficile d’interpréter le contenu exact des chocs sur les salaires et la demande. À ce titre, il est utile de rappeler que les estimations issues de modèles WS-PS mettent en évidence un certain nombre de facteurs pesant sur la formation des salaires comme le coin fiscalo-social (L’Horty et Sobczak, 1997 ; Cotis et alii, 1996 ; L’Horty et Rault, 1998), les termes de l’échange (Bonnet et Mahfouz, 1996 ; L’Horty et Rault, 1998), le chômage d’inadéquation (L’Horty et Rault, 1998) et les revenus de remplacement (L’Horty et Sobczak, 1997) mais aussi des facteurs plus exogènes comme la hausse du taux d’intérêt réel (Bonnet et Mahfouz, 1996; Cotis et alii,1996). Cependant, ces estimations ne rendent compte ni des rigidités du côté de la demande de travail (par exemple la législation sur les embauches et les licenciements qui induit certains coûts d’ajustement du travail), ni des chocs d’origine conjoncturelle.

Tableau 5
décomposition de la variance de l’erreur de prévision du taux de chômage

À plus long terme, les fluctuations du chômage résultent principalement des innovations du côté de la technologie qui contribuent pour 60% de la variance du chômage à l’horizon du 40^ème trimestre. Il convient alors de s’interroger sur la nature de ce choc technologique qui combine l’évolution du progrès technique des changements dans l’intensité capitalistique. En France, les restructurations industrielles ayant eu lieu dans les années quatre-vingt ont conduit à des destructions massives d’emplois, ce qui a certainement dégradé l’employabilité des chômeurs et accru le chômage de longue durée. Quant aux nouvelles technologies introduites dans les années quatre-vingt-dix, elles n’ont pas eu l’effet escompté sur le chômage, probablement en raison de problèmes d’appariement de la main-d’œuvre. Ainsi, les évolutions du progrès technique et de l’intensité capitalistique semblent s’être traduites par une recomposition de l’appareil productif français en défaveur du travail. À long terme, la qualitéde la technologie évoluant, lecapital devient plus malléable et les entrepreneurs ont le choix entre diverses combinaisons productives faisant appel à différents niveaux de capital par tête. Nos résultats semblent montrer que les entreprises françaises ont adopté des techniques de production plus intensives en capital et cela au détriment du travail.

En définitive, le choc permanent sur la productivité pourrait se réinterpréter comme une substitution excessive du capital au travail provenant d’une aversion des entreprises au facteur travail. Sous l’hypothèse de longs délais d’ajustement et de fortes possibilités de substitution dans le long terme, cette préférence pour le capital résulterait de changements institutionnels plus anciens, par exemple d’un mouvement vers une régulation croissante du march é du trav ail. N ous retrou vons ici l’interprétation proposée par Caballero et Hammour (1999) selon laquelle la baisse de la part salariale observée actuellement n’est pas une bonne nouvelle mais reflète plutôt la réponse des entreprises aux excès passés, i.e. à la régulation trop stricte du marché du travail qui s’est progressivement mis en place depuis le début des années soixante-dix.

Durant la courte période, les fluctuations du chômage en France semblent être en partie compatibles avec une représentation du type WS-PS. Les chocs sur la formation des salaires restent néanmoins insuffisants pour expliquer l’évolution du chômage d’équilibre qui dépend aussi des innovations sur l’offre de travail. Dans le moyen terme, nous avons mis en évidence l’importance des chocs du côté de la demande de travail, ce qui tend à prouver l’existence de rigidités dans la demande de travail des entreprises et /ou l’impact persistant des chocs du côté de la demande globale, mais notre analyse reste trop agrégée pour interpréter le contenu exact de ces chocs.

Contrairement aux arguments avancés par Layard Nickell et Jackman, nos résultats semblent également indiquer que les changements dans la technologie ne sont pas neutres sur le chômage à long terme. En outre, le choc permanent sur la productivité conduirait à un accroissement du chômage, ce qui est cohérent avec une forte élasticité de substitution entre le capital et le travail dans le long terme. Néanmoins, comme nous l’avons sou ligné à plus ieurs reprises, ce choc “technologique” combine des innovations sur le progrès technique et sur l’investissement, innovations qu’il n’est pas possible de dissocier dans la présente étude. Il serait alors intéressant d’envisager une modélisation empirique alternative permettant d’isoler les chocs sur le capital et ceux sur le progrès technique et, le cas échéant, de voir s’ils ont un impact différencié sur l’évolution du taux de chômage.

D’après nos simulations, la persistance du chômage en France ne résulterait pas d’un seul choc bien identifié mais plutôt d’une succession de chocs dont les effets évoluent dans le temps. En effet, tout se passe comme si l’innovation permanente sur la productivité prenait le relais des innovations transitoires sur les salaires et la demande de travail. Nos résultats empiriques, bien que très agrégés, semblent aller dans le sens de l’interprétation donnée par Caballero et Hammour (1999) qui peut être formulée de la façon suivante : une régulation plus stricte du marché du travail a non seulement des effets pervers sur le fonctionnement du marché du travail à court et moyen terme mais aussi des implications à plus long terme quant au choix de la combinaison productive optimale. À court terme, les régulations du marché du travail renforcent “l’appropriation des rentes” par les travailleurs, ce qui accroît la part salariale. À plus long terme, les possibilités de substitution s’accroissent et les entreprises vont alors choisir des techniques de production qui favorisent le capital. Ainsi, à mesure que les firmes substituent du capital au travail, l’innovation sur la technologie fait pression à la baisse sur la part salariale et il s’ensuit une montée substantielle du chômage : de telles évolutions sont conformes aux faits stylisés en France sur la période 1975-1997.

Les séries sont issues des comptes nationaux trimestriels de l’Insee :

Les séries calculées pour le secteur marchand non financier, non agricole, sont les suivantes :

Les tendances communes du modèle estimé : la tendance technologique et la tendance sur l’offre de travail

Le passage de la représentation de Wold à la représentation à tendances communes

King, Plosser, Stock et Watson (1991) démontrent l’existence de la représentation à tendances communes (C.T.) pour un processus X_t intégré d’ordre 1 et cointégré d’ordre (1,1), qui admet la représentation de Wold. Un vecteur X_t intégré d’ordre 1 et cointégré d’ordre (1,1) avec β, une matrice (n⋅r) de rang r telle que β'X_t soit stationnaire admet la représentation “moyenne mobile” suivante :

où C(L)

est une matrice de polynômes de dimension (n n) telle que ( ) C L I C L n j j = +₌^∞ Σ₁ j

En appliquant la décomposition cycle-tendance selon les principes de Beveridge et Nelson (1981) au cas multivarié, on obtient :

En réarrangeant les termes, il vient :

où

est une matrice de polynômes finie pour tout ||L||<1.

La composante permanente peut se réécrire :

avec C(1) le multiplicateur de long terme d’un choc observé en t. Le niveau de X_t résulte d’une composante tendancielle qui dépend de la somme de tous les aléas depuis la date initiale (1) et d’une composante transitoire donnée par (2).

La propriété de co-intégration [ ' ( )]β X I t 0 implique que C(1) est de rang n r k− = et que ( ) β'C 1 0= Soit β_⊥ de dimension (n ⋅ k) une base de k vecteurs orthogonaux à β telle que β β_⊥ = '0 La prop ri ét é de coi nt égrat io n i mp li que qu e : β(β β) β' ' ( ) − = 1 1 0C, on peut donc réécrire l’équation (A1) sous la forme :

En notant ( ) A =_{⊥ ⊥ ⊥}⁻ β β β ', une matrice de dimension (n ⋅k) 1 et A⁺_⊥ =β ', une matrice de dimension (k ⋅ n) où A⁺ est la “pseudo” inverse de A, il est possible de réécrire :

KPSW (1991) proposent alors la représentation à tendances communes de X_t suivante :

Avec

A A La composante transitoire de X_t est toujours donnée par (2)

qui est stationnaire au sens large. La composante tendancielle de X_t est décrite par A_t τ où la matrice des tendances communes notée A de dimension (n ⋅ k) est de rang k et où τ_t est un vecteur de k marches aléatoires de dérive µ et d’innovation ϕ, définies à partir des seuls chocs permanents.

Les tendances communes aux différentes séries s’expriment donc comme des combinaisons linéaires de ces k marches aléatoires. τ_t est un vecteur de chocs structurels indépendants dont les effets sont permanents. Nous supposons que les chocs associés à ces k marches aléatoires ont une moyenne nulle et sont indépendants, c’est-à-dire qu’ils ont une matrice de variance – covariance notée ϕ diagonale. Cette contrainte va déterminer le choix de β_⊥ et donc de la matrice A.

L’identification de la représentation à tendances communes

L’objectif consiste à identifier les nk éléments de la matrice A(n ⋅ k). Warne (1993) réécrit cette matrice A sous la forme : A A=₀ Π A₀ est une matrice (n ⋅k) de rang k de coefficients supposés connus, telle que β'A₀ 0=.

Les coefficients libres sont regroupés dans la matrice Π de dimension (k ⋅k).

ϕ étant supposée diagonale, on pose : Π Πϕ * =12 D’après l’expression de la matrice ϕ donnée par (A7), on obtient :

Le membre de droite correspond à une matrice (k ⋅ k) symétrique, définie positive et connue : dès lors, la matrice Π Π* *'est également connue. Néanmoins, seuls

éléments de la matriceΠ * sont déterminés de façon unique.

En posant l’hypothèse ϕ = I_k et en choisissant une décomposition de Choleski de la matrice Π Π* *', Π est parfaitement identifiée. Π prend alors une structure triangulaire inférieure, ce qui correspond à une simple normalisation des chocs structurels.

La connaissance de la matrice Π permet donc de déterminer de façon unique

éléments de A. La propriété de cointégration de X_t implique β'A =0, d’où β'A₀ 0= : les r relations de cointégration imposent donc rk restrictions sur la matrice A₀.

L’identification exacte de la matrice A nécessite d’imposer

restrictions additionnelles sur la matrice A₀. Ces contraintes supplémentaires seront de nature théorique puisqu’elles ne peuvent pas être testées.

Afin d’identifier les chocs permanents du système, des restrictions théoriques doivent être imposées sur les impacts de long terme des chocs, i.e. sur la matrice A₀. Ces restrictions théoriques doivent être cohérentes avec les propriétés de cointégration et elles doivent être le moins arbitraire possible puisque l’estimation du modèle leur est conditionnelle.