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De Boeck Université

I.S.B.N.sans
244 pages

p. 151 à 171
doi: 10.3917/inno.015.0151

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n^o 15 2002/1

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Rendement des facteurs et hétérogénéité régionale : quels sont les effets des échanges commerciaux et des marchés du travail sur le salaire moyen dans les diverses régions d'Europe ?

Don Webber Policy Research Institute, Leeds Metropolitan University Royaume Uni

Résumé de l'article

Le présent article explore les effets des variables des échanges commerciaux et des marchés du travail sur le salaire régional moyen relatif en Allemagne, aux Pays-Bas, en Italie et en Espagne, entre 1986 et 1994. L'utilisation d'estimations croisées combinées permet d'identifier les variables du marché du travail représentées par les allocations de chômage et les taux d'emploi comme étant statistiquement significatives alors que des signes négatifs concernant l'évolution de l'offre de main-d'œuvre viennent à l'appui du théorème de Rybczynski. Cependant, l'évolution du salaire régional moyen relatif apparaît comme étant le résultat d'une hétérogénéité régionale non observée, ce qui suggère que ce sont essentiellement les caractéristiques régionales, et non les échanges commerciaux ou les marchés du travail, qui déterminent le salaire régional moyen relatif This paper explores the affects of trade and labour market variables on the change in the relative average regional pay across Germany, Holland, Italy and Spain between 1986-1994. Using pooled cross-section estimations, labour market variables of unemployment benefits and employment rates are identified as being statistically significant while negative signs on the change in labour supply suggest support for the Rybczynski theorem. However, the change in relative average regional pay appears to be the result of unobserved regional heterogeneity, suggesting that regional characteristics essentially determine relative average regional pay and not trade or labour markets.

Plan de l'article

• LA THÉORIE

— La théorie du commerce

— La théorie du marché du travail

• LA MÉTHODE ET LES DONNÉES

• RÉSULTATS

• CONCLUSIONS

• BIBLIOGRAPHIE

Il existe deux lignes de pensée, souvent contradictoires, concernant les déterminants spatiaux du salaire. Selon la théorie traditionnelle du commerce, l'avantage comparatif est déterminé par les différences de dotations en facteurs de production. Toute modification de la demande de biens affecte la demande dérivée de main-d'œuvre et, de là, sa rémunération. A l'opposé, dans les ouvrages consacrés aux marchés du travail, on peut lire que ce sont les variations de l'offre et de la demande de main-d'œuvre qui influent directement sur la rétribution du travail.

La relation entre activité commerciale, marchés du travail et inégalité des salaires entre pays a récemment fait l'objet d'une grande attention. Verspagen (1998, p. 16) reconnaît la nécessité de "se concentrer sur les institutions régissant les marchés du travail" pour essayer d'identifier les déterminants de la tendance des salaires, alors que d'autres chercheurs mettent l'accent sur les relations entre les différentiels de salaires entre pays et les progrès techniques soit avec biais factoriel soit avec biais sectoriel (voir Freeman, 1995 ; Feenstra et Hanson, 1999 ; Haskel, 1999 ; Haskel et Slaughter, 1999).

Les études empiriques présentent fréquemment des recherches qui utilisent des données nationales pour essayer d'identifier l'importance des marchés du travail et des échanges commerciaux par rapport aux salaires. Elles ignorent généralement l'importance des régions, ce qui est surprenant, étant donné que l'attention d'Ohlin s'était concentrée, à l'origine (1967), sur les échanges commerciaux internationaux et interrégionaux.

L'objectif du présent article est de rechercher quelle importance statistique ont les échanges commerciaux et les marchés du travail sur l'évolution du salaire régional moyen relatif dans l'Union Européenne (UE). L'analyse des données porte sur trente deux régions en Allemagne, aux Pays-Bas, en Italie et en Espagne, sur la période allant de 1986 à 1994, données mesurées au niveau régional et au niveau national afin d'incorporer les caractéristiques régionales et nationales des marchés du travail. La section ci-après expose la théorie. Les données et la méthode sont ensuite commentées. Puis les résultats sont présentés, et, enfin, les conclusions sont tirées.

LA THÉORIE

Un certain nombre d'études mettent en évidence l'interaction entre les facteurs des échanges commerciaux et/ou des marchés du travail et les salaires au niveau national (Brecher, 1974 ; Murphy et Welch, 1991 ; Johnson et Stafford, 1993 ; Harrigan, 1998). Des développements récents ont affiné les mécanismes théoriques par lesquels les échanges commerciaux influent sur les salaires. Slaughter (1999) a clarifié le lien entre échanges commerciaux et salaires d'une part, et entre marchés du travail et salaires d'autre part, en mettant en évidence que les deux perspectives sont distinctes dans leur approche de la dérivation des courbes de l'offre et de la demande de main-d'œuvre. La perspective des échanges commerciaux trouve son origine dans le théorème de Stolper-Samuelson (1941) en vertu duquel le niveau de la demande d'un produit détermine la quantité de travail nécessaire à sa production : une augmentation de la demande du produit fait monter les salaires.

La théorie du commerce

Le modèle de Ricardo-Viner conserve toutes les hypothèses du modèle standard de Heckcher-Ohlin-Samuelson, sauf qu'un facteur, généralement le capital, est supposé être spécifique au secteur et avoir une mobilité internationale, alors que la main-d'œuvre est supposée avoir une parfaite mobilité intersectorielle. Dans le présent article, la maind'œuvre est supposée être spécifique géographiquement et mobile entre secteurs. La mobilité de la main-d'œuvre est géographiquement limitée par les coûts psychiques associés aux liens sociaux et familiaux, à l'inconvénient de devoir déménager, à la peur de l'inconnu, etc. L'intégration économique toujours grandissante dans l'UE fait qu'il est vraisemblable que le capital soit plus mobile géographiquement que la main-d'œuvre. Le capital est supposé être parfaitement mobile entre secteurs et géographiquement, et la main-d'œuvre et le capital sont supposés ne pas être complémentaires au niveau de l'agrégation régionale.

Selon la théorie de Heckscher-Ohlin, les économies exportent des produits qui, pour leur production, nécessitent l'utilisation relativement intensive de facteurs de production locaux relativement abondants. Pour cette raison, une grande partie de la littérature sur le commerce traditionnel suggère que la dotation en un facteur de production constitue un déterminant important des décisions de production globale, et est en faveur de la spécialisation et de l'avantage comparatif. La spécialisation est ensuite déterminée par les dotations relatives en main-d'œuvre des diverses économies. L'avantage comparatif dépend de l'abondance de la maind'œuvre par rapport à celle des concurrents.

La version restrictive du théorème de Stolper-Samuelson déclare que la progression vers le libre-échange diminue le salaire réel du facteur peu abondant et augmente le salaire réel du facteur abondant si on compare à l'autarcie (Deardorff et Stern, 1994, p. 12). Cependant, Chipman (1969, p. 399) déclare que : "en généralisant la théorie à plus de deux produits et de deux facteurs, il n'est plus vrai que l'accroissement plus que proportionnel du prix d'un facteur entraîne une baisse importante de tous les prix des facteurs restants. Le cas dans lequel ceci se produit vraiment sera appelé la forme forte du théorème de Stolper-Samuelson, alors que le cas le plus général sera appelé sa forme faible".

Par conséquent, si l'avantage comparatif est basé sur l'abondance relative de main-d'œuvre, nous ne devons pas nécessairement nous attendre à ce que la rémunération du capital soit affectée quelle que soit la direction vers laquelle va la rémunération du travail. Dans l'UE, la réduction des barrières commerciales a été accompagnée de la réduction des barrières à la mobilité des facteurs de production. Les propriétaires du capital peuvent investir pour obtenir une rémunération plus importante que ce qu'elle aurait été dans un autre lieu de production, et, à long terme, la rémunération du capital est censée être égale dans toutes les régions de l'UE.

Une augmentation de la demande d'un produit, amenée par une augmentation de la demande de biens dans les régions qui peuvent maintenant mieux tirer profit de l'avantage comparatif en raison d'une intégration économique plus profonde, fait monter les salaires dans cette région. A l'origine, une économie disposant d'un grand volume de main-d'œuvre doit avoir un niveau de salaire régional moyen inférieur à celui d'une économie comparable où la maind'œuvre est rare. L'effet de l'intégration économique sur les salaires est vraisemblablement plus important dans les régions qui produisent des marchandises avec beaucoup de main-d'œuvre, étant donné que la demande dérivée en maind'œuvre va vraisemblablement augmenter dans une plus forte proportion si on veut tirer profit de l'avantage comparatif. Cet effet doit s'intensifier dans le temps par le processus d'intégration économique, la dématérialisation de la production et l'amélioration des infrastructures.

La théorie standard de Heckscher-Ohlin-Samuelson a été développée afin d'inclure les variations des dotations en facteurs de production. En hypothèses standard, le théorème de Rybczyski (1955) suggère qu'une réduction du volume de la main-d'œuvre est associée à une augmentation des salaires. On sait que la migration des personnes touche une faible proportion de l'ensemble de la population. Cependant, les variations du volume de la main-d'œuvre dans une quelconque région sont aussi vraisemblablement influencées par le taux d'activité. Tout accroissement du volume de la maind'œuvre dans une région dû soit à l'immigration (interrégionale ou internationale) ou à un accroissement du taux local d'activité doit provoquer une baisse du niveau des salaires dans la région.

La théorie du marché du travail

La situation différente des marchés du travail entre régions et pays pourrait affecter le salaire régional moyen parce que les rigidités différentes du marché du travail influent, chez les entreprises mobiles, sur le choix de l'emplacement des usines.

Un taux d'emploi inférieur implique qu'une plus grande proportion de travailleurs sont disponibles pour occuper les postes vacants. La nécessité de payer des salaires plus élevés va dépendre de l'importance de la récession du marché du travail ; plus le taux d'emploi est bas, plus il est facile pour une entreprise d'attirer des travailleurs et moins elle sera obligée d'augmenter ses salaires pour réussir à attirer ces travailleurs, ceteris paribus. La disparité des taux d'emploi entre régions illustre les contrastes en main-d'œuvre disponible. Du point de vue de l'entreprise mobile, ceci pourrait affecter sa décision d'implantation dans une région, étant donné que plus le taux d'emploi est élevé, moins il y a de personnes à recruter. Cependant, ainsi que concluaient Murphy et Welch (1992, p. 285), "l'emploi seul ne peut pas expliquer les variations observées dans les salaires relatifs" et, par conséquent, d'autres variables institutionnelles du marché du travail doivent également être prises en compte pour essayer d'identifier l'effet des marchés du travail sur les salaires.

Les disparités de niveaux d'allocations de chômage entre pays pourraient être associées aux différences de "désutilité" du travail et aux attentes de la société vis-à-vis des chômeurs. Entre régions, il y a des différences culturelles et comportementales par rapport au chômage qui peuvent influer sur le taux de chômage. Si le coût d'une opportunité de travail est élevé, le travailleur ne participera pas au marché du travail.

On pourrait donner des allocations de chômage élevées pour aider le travailleur à trouver un nouvel emploi, et, par là, pour le dissuader de rester au chômage. Mais cela pourrait également accroître le chômage frictionnel. Des allocations de chômage plus élevées permettent aux travailleurs de rechercher des postes qui correspondent mieux à leurs compétences et à leur expérience. On dispose alors d'une période plus longue pour rechercher un nouvel emploi, et des allocations de chômage plus élevées pourraient permettre une meilleure adéquation entre le poste et la personne, ce qui créerait une meilleure productivité future et de meilleurs salaires. Ce pourrait être le cas aux Pays-Bas où, en 1994, les chômeurs recevaient près de 320 ECUs par semaine. A l'opposé, les allocations de chômage en Espagne sont beaucoup plus basses (en 1994, elles s'élevaient à environ 100 ECUs par semaine), peut-être pour inciter davantage le chômeur, d'un point de vue financier, à retrouver du travail en raison d'une différence importante entre salaire et allocations de chômage. Plus la rémunération des allocations de chômage est élevée, moins le coût net d'un individu restant au chômage est élevé, et plus cette personne est capable de a) retarder le moment de son recrutement, et b) rechercher un travail mieux rémunéré (ou un travail qui lui procure un niveau supérieur d'utilité).

Les disparités de puissance et d'activité des organisations syndicales entre pays influent sur les différences de souplesse des salaires entre pays. Les arrêts de production dus à des grèves pourraient inciter les entreprises à ne pas s'installer dans une région fréquemment affectée par les mouvements syndicaux, même si le salaire moyen y est bien plus bas. Par conséquent, on peut associer action syndicale forte et salaire régional moyen bas. Cependant, cette relation n'est pas nécessairement vraie. Hungerford (1989) a étudié les effets des échanges commerciaux sur les licenciements dans l'industrie américaine et a découvert que les secteurs dans lesquels la syndicalisation était forte tendaient à licencier en période difficile. Ceci vient à l'appui des travaux de Medoff (1979) qui suggérait que les entreprises où la syndicalisation est effective font des ajustements au moyen de licenciements et non en diminuant les salaires.

LA MÉTHODE ET LES DONNÉES

Etant donné que les facteurs qui régissent les mouvements du salaire régional moyen relatif dans l'UE sont au centre du présent article, on a recours à l'analyse croisée combinée de données provenant de l'observation annuelle des variables des échanges commerciaux et des marchés du travail. Cette méthode doit réduire la colinéarité possible entre les variables explicatives, augmenter l'efficacité des estimations économétriques et réduire l'amplitude du biais attribuable à de mauvaises spécifications ou à l'omission de variables.

Les facteurs hétérogènes spécifiques aux régions et les variables communes à un groupe de régions peuvent contribuer à la détermination de la dynamique de l'avantage comparatif régional et doivent être incorporés à cette analyse. Les régions possèdent également des caractéristiques communes entre régions de différents pays mais non communes à plusieurs régions d'un même pays [1]. Une méthode pour incorporer l'hétérogénéité régionale à un modèle empirique consiste à l'incorporer au terme d'intercept. Un intercept à un point différent pour chaque région permet d'incorporer l'hétérogénéité régionale non variable dans le temps. L'intégration économique per se peut influer sur l'évolution du salaire régional moyen relatif de manière à ce qu'un intercept variable en fonction de la période (invariable en fonction de la région) soit incorporé pour capter ces effets de période. L'idée derrière les modèles d'intercept variable est que les effets de nombreuses variables omises, qui peuvent varier en fonction de la période ou de la région, sont individuellement sans importance mais collectivement significatifs. En utilisant des effets fixes, nous pouvons tester si les différences entre régions constituent des facteurs qui contribuent de manière importante à la détermination des variations du salaire régional moyen relatif. Le modèle théorique ici utilisé est le suivant :

ΔP _{r, t} = μ_{r, t} + α_r + α _t + βX _{r, t} + u _{r, t} dans lequel ΔP _{r, t} représente l'évolution du salaire régional moyen relatif, r et t représentent respectivement la région r et la période t, X représente tous les régresseurs explicatifs, β représente les coefficients des variables explicatives, α _r et α_t les effets de la région et de la période, μ _{r, t} est l'intercept moyen et u _{r, t} est le terme d'erreur qui est censé être sans corrélation avec l'un quelconque des termes de l'intercept, ainsi que régulier et normalement distribué.

ΔP _{r, t} est identifié pour chaque région par un indice fixé de telle façon que la moyenne de l'ensemble de l'échantillon soit de 100. Si une région a une valeur P _{r, t} de 150, cela signifie que le niveau de salaire régional moyen pour la région i au cours de la période t est supérieur de 50% à la moyenne de l'échantillon. L'indice est remis à zéro pour chaque année afin d'éviter la possibilité de fausser les résultats. Ce proxy est formé en divisant le total des salaires du personnel par le nombre total de salariés pour chaque région

NUTS. Voir en annexe le détail de chaque proxy variable.

Plusieurs modèles logarithmiques linéaires partiels sont estimés pour mesurer les effets des variables économiques du commerce traditionnel et de la main-d'œuvre sur la dynamique du salaire régional moyen relatif. Les régressions semblent expliquer dans quelle direction évolue le salaire moyen relatif dans les régions de l'UE entre 1986 et 1994. Le tableau 1 fournit la statistique descriptive de toutes les variables utilisées dans l'estimation empirique. La variable dépendante dans chaque régression est ΔP_{r, t} et toutes les régressions contiennent les variables fondamentales suivantes :

L_{r, t} est l'offre relative de main-d'œuvre locale (résidentielle) économiquement active et mesure la dotation en main-d'œuvre spécifique à la région par rapport aux autres régions. C'est l'offre de main-d'œuvre du moment mesurée en termes relatifs qui nous intéresse ici, parce que la théorie du commerce traditionnel est essentiellement statique. Pour être clairs, ce n'est pas un indicateur de l'intensité avec laquelle la main-d'œuvre est employée, mais si une région veut profiter de l'exploitation de son avantage relatif, il faut que les entreprises de la région puissent profiter de l'abondance de la maind'œuvre locale et produire des biens qui utilisent la main-d'œuvre à son niveau d'intensité le plus approprié.
L_{r, t} peut ne pas nous fournir suffisamment d'informations sur la dynamique de l'avantage comparatif. Le théorème de Rybczynski énonce qu'une réduction de l'offre de main-d'œuvre est associée à une augmentation de ses revenus. En conséquence, les variations de la quantité relative de l'offre de main-d'œuvre locale (ΔL _{r, t} ) sont incorporées. Ceci pourrait fluctuer si le taux d'activité ou les migrations venaient à changer.
Ben_{r, t} est la mesure de la différence relative d'importance des allocations de chômage. Bien que celle-ci soit initialement observée au niveau national, elle est pondérée par le niveau de salaire régional moyen et constitue un substitut de l'allocation régionale par rapport au salaire moyen de la région, par rapport à la moyenne de l'échantillon.
Union_{n, t-1} est la différence relative d'activité des syndicats entre pays. Elle est mesurée comme le nombre de salariés impliqués dans des grèves exprimé sous forme de pourcentage du nombre des salariés au niveau national. La disponibilité irrégulière des données explique que cette variable soit mesurée au niveau national.
La variable du taux d'emploi régional relatif utilisée ici a deux mesures possibles . Tout d'abord, R_{r, t-1} est la mesure du volume de l'emploi par rapport à la moyenne de l'échantillon au cours de l'année précédente pour incorporer la réaction tardive des salaires aux variations du taux d'emploi. Le deuxième proxy est l'évolution du taux d'emploi entre années consécutives, ΔE _{r, t} .
Le modèle complet pour l'estimation est donc le suivant :

ΔP_{r, t} = μ_{r, t} + α_r + α_t + β_ L _{r, t} + β₂ Ben _{r, t} + β₃ Union _{n, t-1} + β ₄ E _{r, t-1} + u _{r, t}

Les trente deux régions de l'échantillon proviennent de quatre pays – l'Allemagne, les Pays-Bas, l'Italie et l'Espagne – et le nombre de régions de l'échantillon est limité par la disponibilité des données. Il existe des variations importantes de la taille de la main-d'œuvre entre régions, celle-ci allant d'un peu plus d'1/4 de million de personnes (Brême) à un peu moins de 8 millions de personnes (Rhénanie-West-phalie). Ceci indiquerait, selon les ouvrages consacrés à l'avantage comparatif, qu'une large gamme de produits peuvent être fabriqués de manière concurrentielle. Si l'avantage comparatif d'une région est basé sur la quantité de maind'œuvre dont elle est dotée, alors elle va se spécialiser dans la production de marchandises qui nécessitent une maind'œuvre de la taille de celle dont elle dispose.

Ben_{r, t} varie de manière importante dans l'UE. Ceci correspond aux prévisions, étant donné le niveau relativement élevé des allocations de chômage aux Pays-Bas par rapport à l'Espagne. Les taux d'emploi varient également de manière importante entre régions [2]. Une autre caractéristique importante provient de l'observation que ΔE_{r, t} est négatif. Ceci implique que la tendance du taux réel d'emploi soit à la baisse, ce qui est logique par rapport à la présence de l'hystérésis.

RÉSULTATS

Le tableau 2 présente les résultats des estimations croisées combinées des moindres carrés qui incorporent les variables factices binaires et les effets de la période. Les tableaux 3 et 4 présentent les estimations correspondantes des variables factices binaires et des effets de la période respectivement. Les statistiques F sont invariablement significatives au niveau de 5%, suggérant que l'hypothèse nulle de la relation non causale entre le régressande et les régresseurs (et les effets fixes) peut être rejetée. La régression (d) a le meilleur ajustement ; les 23,3% de la variation interrégionale du niveau de salaire régional moyen sur la période 1986-1994 peuvent s'expliquer par les régresseurs et les effets fixes du groupe et de la période. Cette valeur est stable sur toute la gamme des spécifications de l'équation.

Les variations étaient supposées similaires pour toutes les régions. Cependant, la variation spécifique au groupe fut estimée pour identifier le résidu carré moyen du groupe, ce qui fut suivi de l'estimation de la matrice de covariance asymptotique. Ces résultats furent comparés à l'ensemble des résultats d'origine ; les différences dans les coefficients des régresseurs et les t-ratios étaient faibles. Ceci amena à conclure que les résultats n'étaient pas affectés de manière significative par l'hétérogénéité.

La théorie du commerce veut que la réduction des barrières commerciales augmente la demande de biens et exploite davantage l'avantage comparatif et la spécialisation.

La main-d'œuvre des régions plus riches en main-d'œuvre doit avoir initialement un taux de rémunération inférieur, mais, étant donné que le nombre des barrières diminue, il devrait y avoir augmentation du niveau de salaire relatif au fur et à mesure que les régions commencent à exploiter leur capacité à produire des biens nécessitant une main-d'œuvre abondante. Il doit donc y avoir un coefficient positif entre l'offre relative de main-d'œuvre et l'évolution du niveau de salaire régional moyen relatif. Cependant, le coefficient du proxy pour la taille de la main-d'œuvre régionale, L_{r, t} , n'est pas significativement différent de zéro. De plus, bien que non significatif, le coefficient de la colonne (a) pour L_{r, t} est négatif, suggérant que plus l'offre de main-d'œuvre est importante par rapport aux autres régions de l'échantillon, plus le salaire régional moyen relatif va être à la baisse. Ceci pourrait indiquer l'une des deux choses suivantes. Premièrement, cela peut vouloir dire que l'accroissement du niveau de concurrence a encore renforcé la tendance à la baisse des salaires, particulièrement dans les régions qui se spécialisent dans la production de biens nécessitant beaucoup de maind'œuvre. Deuxièmement, cela peut indiquer que la qualité de la main-d'œuvre offerte est également ici un élément nécessaire, ce qui serait dans la ligne d'une grande partie de la littérature actuelle sur le progrès technique avec biais factoriel (Haskell, 1999). Le progrès technique avec biais factoriel peut faire monter le salaire régional moyen relatif dans les régions qui se spécialisent dans la production de certains biens exigeant des capitaux spécifiques.

L'autre proxy utilisé du point de vue théorique du commerce traditionnel est l'évolution de l'offre de maind'œuvre régionale, ΔL_{r, t} . Le théorème de Rybczynski suggère qu'une réduction de l'offre de main-d'œuvre est associée à un accroissement de ses revenus. Cette variable a un coefficient qui est négatif en permanence et statistiquement significatif au niveau 5% (8%) en colonne d (a), ce qui vient à l'appui du théorème de Rybczynski.

De l'analyse empirique ci-dessus, on peut déduire que la théorie traditionnelle du commerce peut éclairer les raisons qui expliquent comment le salaire moyen évolue au niveau régional. Cependant, ceci ne permet pas de tirer des conclusions définitives, étant donné que les dotations apparaissent comme étant sans importance alors que les effets de Rybczynski sont présents.

Les allocations de chômage, la puissance des syndicats et les taux d'emploi ont été introduits afin de capter les différences entre les structures institutionnelles des marchés du travail et d'évaluer leurs effets statistiques sur l'évolution du salaire régional moyen relatif entre les régions dans le temps.

Les coefficients de la variable des allocations de chômage étaient négatifs en permanence et statistiquement significatifs au niveau de 1%. Le coefficient négatif ne vient pas soutenir la théorie selon laquelle des allocations de chômage élevées par rapport au niveau des salaires poussent les personnes à rechercher de meilleurs emplois et à éviter une mauvaise adéquation entre leurs compétences et leur emploi et, par là, à trouver du travail dans un emploi mieux adapté leur permettant de gagner un salaire plus élevé. Cela indique, au contraire, que des allocations de chômage élevées par rapport au niveau moyen des salaires de la région abaissent en réalité le salaire régional moyen relatif. Ceci pourrait résulter de la moins grande incitation à trouver un travail approprié, et, on aurait donc une économie régionale moins performante et moins de pressions pour pousser les salaires vers le haut. Cela pourrait également être dû aux pays de l'échantillon étudié (les Pays-Bas ont des allocations de chômage très généreuses et des salaires élevés alors que l'Espagne a des allocations de chômage relativement faibles et des salaires relativement bas).

Le coefficient de la variable correspondant à la puissance des syndicats n'est pas significativement différent de zéro. Il apparaît qu'il y a une relation significative entre l'étendue de l'activité syndicale relative et l'évolution du salaire régional moyen relatif sur cette période. Il apparaît qu'on ne peut dissuader les multinationales de s'établir dans une région où les grèves sont relativement nombreuses ; des salaires plus bas peuvent compenser cet effet. Comme cette variable est mesurée au niveau national, il se peut qu'elle reflète une hétérogénéité spécifique au pays qui n'aurait pas été observée, comme par exemple, une diversité de langues, de même que des forces institutionnelles du marché du travail spécifiques au pays.

Les coefficients de l'effet des taux d'emploi relatif avec retard par rapport au salaire régional moyen relatif ont les signes attendus : plus le taux relatif d'emploi régional est bas, plus le salaire régional moyen relatif est élevé. Cette ligne de pensée est également soutenue par le coefficient sur l'évolution du taux d'emploi. Une augmentation du taux d'emploi pousse le salaire régional moyen relatif vers le haut. Les coefficients sur les deux mesures des taux d'emploi relatif sont significatifs en permanence au niveau de 1%. Les résultats ici présentés suggèrent qu'au fur et à mesure que les taux d'emploi régionaux augmentent, le salaire régional moyen fait de même ; ce qui implique que, au fur et à mesure que les taux d'emploi augmentent, a) les salariés peuvent reconnaître qu'il y a moins de salariés à recruter et demander une rémunération plus élevée, et b) l'entreprise paie des salaires plus élevés pour attirer les salariés des autres secteurs de production.

Il est également nécessaire d'identifier l'importance de l'hétérogénéité régionale et si l'hétérogénéité régionale joue un rôle dans la détermination de l'évolution du salaire régional moyen relatif. Les tableaux 3 et 4 montrent respectivement les effets fixes estimés du groupe et de la période qui correspondent respectivement aux intercepts α _r et α _t . Il a été opposé que l'hétérogénéité régionale, identifiée au moyen des effets fixes du groupe, pouvait être un facteur important contribuant à la détermination de l'évolution des salaires [3]. Les résultats présentés dans le tableau 3 mettent en relief l'importance des caractéristiques régionales spécifiques.

Les coefficients négatifs sont surtout associés à toutes les régions italiennes et à quelques régions d'Espagne. Les coefficients négatifs pour les effets fixes des régions allemandes ne sont pas significatifs au niveau de 5% et s'appliquent à la Sarre, à la Rhénanie-Westphalie, au Bade-Wurtemberg, à la Bavière et à Berlin, qui sont des régions de déclin industriel. Ces résultats sont assez stables dans les six différentes spécifications du modèle. Les régions espagnoles comprises sont le Nord-Ouest, le Nord-Est et le Centre. Ce sont des régions qui sont soit à la périphérie du pays, soit englobent la capitale et pourraient donc former une région de déplacements quotidiens ou une région trop éloignée du centre industriel pour que les industries s'y établissent.

Les estimations des effets fixes de la période, présentées dans le tableau 4, suggèrent une grande importance des dernières vagues de données, de 1991 à 1994. Les coefficients sur les effets fixes de la période sont négatifs en permanence (suggérant une convergence), sauf pour les années allant de 1990 à 1993 incluses. Ces effets fixes de la période pourraient indiquer la présence du cycle économique et soutenir la proposition que le temps est un facteur important de l'orientation du salaire régional moyen. Il peut également être associé à l'intégration économique, aux nouvelles autoroutes, à une plus proche coopération des états membres ou à la progression en direction d'une économie de plus en plus dématérialisée.

Les variables auxiliaires du modèle classique ont également été évaluées pour essayer d'identifier si les régresseurs des modèles d'effets fixes à deux critères permettent d'apporter une explication. Les résultats, présentés en bas du tableau 2, suggèrent que la meilleure estimation est le modèle complet, qui contient l'intercept moyen, les régresseurs et les effets du groupe et de la période étant en permanence bien meilleurs au niveau de 95%. Cependant, le modèle "complet" n'est pas statistiquement meilleur en permanence que le même modèle sans les effets fixes de la période. Ceci indique que l'incorporation des effets de la période n'améliorent pas le modèle de manière significative. Le tableau 5 présente les résultats des F tests pour le modèle classique. Ils indiquent en permanence que le modèle qui incorpore tous les régresseurs et les effets fixes du groupe est meilleur que tout autre modèle. Cependant, le même modèle qui inclut les effets de la période n'est pas une amélioration significative. Ces constatations suggèrent que l'hétérogénéité régionale est plus importante pour la détermination de l'évolution des niveaux du salaire régional moyen relatif que toute autre caractéristique du marché du travail ou que la variable du commerce incluse dans cette estimation empirique.

L'intégration économique peut avoir pour effet de réduire l'importance des dotations en facteurs de production, et la principale force derrière la dynamique des salaires pourrait maintenant être attribuable aux marchés du travail institutionnels. Ceci pourrait être l'une des raisons pour lesquelles les facteurs des marchés du travail incorporés comme des variables explicatives indépendantes sont plus stables et statistiquement plus significatives en permanence que l'effet du commerce.

CONCLUSIONS

Cet article a présenté les résultats d'une recherche empirique sur les effets statistiques des variables correspondant aux échanges commerciaux et aux marchés du travail sur l'évolution du salaire régional moyen relatif. Il s'inscrit dans le débat sur le commerce et la main-d'œuvre dans lequel les chercheurs essaient d'identifier les rôles respectifs du commerce et des marchés du travail sur l'inégalité des salaires. Cependant, cet article a adopté une approche différente en plaçant cette recherche dans la perspective de l'Europe des régions. L'analyse se trouve donc placée à un niveau beaucoup plus désagrégé que la majorité des études similaires.

Une estimation croisée combinée des effets contrôlés, qui impose des coefficients communs de pente mais permet des intercepts variant avec le temps et les régions, a été utilisée pour rechercher les effets possibles sur le salaire régional moyen des variations des mesures relatives des différences de dotation en main-d'œuvre, des allocations de chômage, de la puissance syndicale et des taux d'emploi en Allemagne, aux Pays-Bas, en Italie et en Espagne.

Les résultats présentés indiquent que, dans la période comprise entre 1986 et 1994, les allocations de chômage relatives et les taux d'emploi relatifs étaient des déterminants statistiquement significatifs de l'évolution du salaire régional moyen relatif. Ceci vient à l'appui des propositions selon lesquelles les facteurs institutionnels des marchés du travail sont importants pour déterminer l'évolution du salaire régional moyen relatif. Il y a ici un soutien empirique au théorème de Rybczynski, étant donné que le changement dans les dotations est associé négativement aux variations du salaire moyen relatif au niveau régional. Cependant, la taille de l'offre de main-d'œuvre n'était pas significative, ce qui indique que la théorie traditionnelle des échanges commerciaux est un déterminant moins important des niveaux de salaire moyen relatif dans les différentes régions que les ouvrages sur la question ne le suggèrent entre pays.

Les résultats viennent appuyer la proposition que les facteurs du marché du travail et les facteurs en rapport avec le commerce traditionnel sont importants pour déterminer le salaire régional moyen. Cependant, il a été démontré que l'incorporation des hétérogénéités régionales dans le modèle par l'intermédiaire des effets fixes du groupe constitue une explication importante de l'évolution du salaire régional moyen relatif dans cet échantillon de pays.

Deux axes de recherche sont recommandés pour une étude plus approfondie. D'abord, une recherche des mécanismes qui entraînent des changements du salaire régional moyen relatif dans le temps doit être effectuée en accordant une grande attention aux déterminants de l'hétérogénéité régionale. Les premiers essais pourraient d'abord se concentrer sur la distance qui sépare la région du cœur du marché, sur les différentiels de compétences ou sur la gamme des industries régionales. Ensuite, il faudrait identifier si ces résultats sont spécifiques du temps ou de l'échantillon. Ceci pourra faire l'objet de recherches à mesure que l'on disposera de plus en plus de données sur les régions.

ANNEXE : SOURCES DES DONNEES ET DEFINITIONS

Echantillon. Le jeu de données concerne les trente deux régions NUTS et n'a été limité que par la disponibilité des données : Allemagne (11 régions) : Bade-Wurtemberg, Bavière, Berlin, Brême, Hambourg, Hessen, Niedersachsen, Rhénanie-Palatinat, Sarre, Schleswig-Holstein. Espagne (6 régions) : Nord Ouest, Nord Est, Communauté de Madrid, Centre, Est, Sud. Italie (11 régions) : Nord Ouest, Lombardie, Nord Est, Emilie Romagne, Centre, Latium, Abruzes-Molise, Campanie, Sud, Sicile, Sardaigne. Pays-Bas (4 régions) : Noord-Nederland, Oost-Nederland, West-Nederland, Zuid-Nederland.

Salaire. Cette variable régionale, ΔP _{r, t} , a été calculée en divisant le montant global de la rémunération des salariés par le nombre total des salariés ; ceci a été ensuite indexé en fonction de la moyenne annuelle de l'échantillon ; puis on a introduit les modifications entre les années consécutives. La variable "rémunération des salariés" est exprimée en millions d'ECU, ce qui permet les comparaisons. Ces données ont été fournies par la Eurostat NewCronos Regio Database/Base de Données Régionales Eurostat NewCronos [4].

Offre de travail. Elle est définie par le nombre de personnes économiquement actives résidant dans la région par rapport à la moyenne de l'échantillon et est identifiée par L_{r, t} . Ces données ont été fournies par la Eurostat NewCronos Regio Database/Base de Données Régionales Eurostat NewCronos.

Evolution de l'offre de main-d'œuvre. C'est la différence de L_{r, t} entre années consécutives.

Taux d'emploi. Les données représentant le taux d'emploi régional par rapport à la moyenne de l'échantillon sont définies comme étant le nombre de salariés dans chaque région exprimé sous forme de pourcentage de la population économiquement active résidant dans la région. Deux mesures ont été utilisées : la première, les taux d'emploi régionaux avec retard, E_{r, t-1}, et la seconde, l'évolution des taux d'emploi régionaux sur les années consécutives, ΔE _{r, t},. Ces données ont été fournies par la Eurostat NewCronos Regio Database/Base de Données Régionales Eurostat NewCronos.

Allocations de chômage. Ben_{r, t} est mesuré au niveau national et pondéré en fonction du niveau de salaire régional moyen. Ces données ont été fournies par la Eurostat NewCronos Regio Database/Base de Données Régionales Eurostat NewCronos.

Puissance syndicale. Union _{n, t-1} est mesurée au niveau national et provient du Bureau International du Travail (1988,1996). Elle est définie comme le nombre de salariés impliqués dans des grèves divisé par la taille de la population économiquement active résidant dans la région.

Tableau 1.
Statistique descriptive

Tableau 2.
Moindres carrés avec variables factices binaires du groupe et effets de période

IMGIMGTableau 2. Moindres carrés avec vari...IMGIMF

Tableau 2. Moindres carrés avec variables factices binaires du groupe et effets de période (a) (b) (c) (d) N 279 275 275 275 L r,t-0.163 0.639 (1.727) (0.673) ΔL r,t-0.032-0.413* (1.778) (2.302) Ben r,t-90.393** -99.707** -99.529** -97.839** (4.587) (5.195) (5.011) (5.170) Union n,t-1 0.853 E-02 0.845 E-02 0.884 E-02 0.747 E-02 (1.283) (1.270) (1.331) (1.133) E r,t-1-0.241** -2.226** (4.087) (3.967) ΔE r,t 0.265** 0.285** (4.173) (4.628) Moyenne- 59.860** 44.409** 15.447 21.454** Intercept (4.799) (5.887) (1.674) (5.028) Test F 1.45* 1.45* 1.47* 1.61* Autocorrélation 0.052 0.081 0.041 0.039 estimée Hausman 16.74 16.94 14.86 15.32 R² 0.214 0.215 0.216 0.232 Tests du logarithme du rapport de vraisemblance (4) contre (3) 53.496** 54.400* 34.628 36.055 [31] (5) contre (4) 11.868 13.480 12.879 13.029 [8] (5) contre (3) 65.365** 64.880** 47.507 49.084 [40] Tests F pour le modèle classique (4) contre (3) 1.622* 1.541* 1.009 1.052 [31] (5) contre (4) 1.277 1.454 1.388 1.404 [8] (5) contre (3) 8.765** 4.582** 2.279** 2.407** [40] Notes : La variable dépendante dans chaque cas est ΔP r,t . t figure entre parenthèses sous chaque coefficient de régression. Voir, en annexe, les définitions des variables. Les degrés de liberté pour le test F figurent entre crochets. ** indique significatif au niveau de confiance de 1%. * indique significatif au niveau de 5%. Les modèles (3), (4) et (5) ont été comparés dans le test du logarithme du rapport de vraisemblance et le test F pour le modèle classique, comme suit : Le modèle (3) est seulement pour les régresseurs et la moyenneintercept (pas d'effets combinés de la période) [ΔP i t = α + X i t + ε i t ]. Le modèle (4) contient tous les effets combinés et les variables (mais aucun effet de temps) [ΔP i t = α i + X i t + ε i t ]. Le modèle (5) contient les résultats du modèle complet qui a la moyenne-intercept, les régresseurs et les effets combinés et de temps [ΔP i t = α + α i + α t + X i t + ε i t ].

Tableau 3.
Estimation des effets fixes de groupe

IMGIMGTableau 3. Estimation des effets fix...IMGIMF

Tableau 3. Estimation des effets fixes de groupe Région Pays Nbre (a) (b) (c) (d) d'obs Bade-Wur- Alle- 8 26.809** 10.098** -1.534 4.850* temberg magne (2.579) (3.530) (0.153) (1.941) Bavière Alle- 9 33.72** 10.258** -2.140 7.426** magne (2.353) (3.690) (0.151) (2.858) Berlin Alle- 9-0.692 5.780** 9.379* 5.696** magne (0.142) (2.335) (1.936) (2.332) Brême Alle- 9 2.835 16.602** 10.575 4.759* magne (0.330) (4.392) (1.185) (1.943) Hambourg Alle- 9 4.876 15.032** 9.189 5.084** magne (0.750) (4.420) (1.364) (2.337) Hesse Alle- 9 11.611** 9.141** 3.214 4.630* magne (3.525) (3.288) (1.159) (1.946) Nieder- Alle- 9 17.498** 10.669** 5.247 8.174** sachsen magne (3.419) (3.661) (1.075) (2.952) Rhénanie- Alle- 8 46.903** 10.041** -8.977 5.335 Westphalie magne (2.131) (3.549) (0.411) (1.021) Rhénanie- Alle- 9 3.711 7.427** 8.766** 5.933 Palatinat magne (1.014) (2.824) (2.318) (2.311) Sarre Alle- 9-1.237 11.816** 11.604 6.086** magne (0.153) (4.183) (1.385) (2.470) Schleswig- Alle- 9 1.554 9.816** 11.804* 8.911** Holstein magne (0.283) (3.390) (2.074) (3.155) Nord Es- 9-10.242** -5.979 2.207 0.688 Ouest pagne (2.738) (2.305) (0.651) (0.304) Nord Est Espagne 9-6.190* -0.982 2.251 0.382 (1.634) (0.442) (0.621) (0.178) Commun Espagne 9-2.121 1.171 0.697-0.366 de Madrid (0.753) (0.533) (0.243) (0.171) Centre Espagne 9-6.383** -3.132 3.659 2.899 (1.969) (1.212) (1.277) (1.277) Est Espagne 9 13.121* -0.579-3.073 2.682 (1.660) (0.252) (0.378) (1.216) Sud Espagne 9 1.885-1.023 2.809 4.066 (0.619) (0.386) (0.933) (1.720) Nord Ouest Italie 9-9.063** -12.430** -13.000** -11.791** (2.133) (3.244) (2.981) (3.135) Lombardie Italie 9-3.170-15.593** -20.990** -15.953** (0.382) (4.044) (2.475) (4.188) Nord Est Italie 9-12.157** -16.760** -18.406** -17.038** (2.721) (4.535) (4.050) (4.667) Emilie Italie 9-19.478** -17.207** -13.719** -14.882** Romagne (4.715) (4.488) (3.427) (3.976) Centre Italie 9-15.553** -17.709** -16.817** -15.870** (3.941) (4.682) (4.211) (4.137) Latium Italie 9-15.054** -15.019** -15.295** -15.593** (3.894) (3.862) (3.942) (4.054) Abruzes- Italie 9-30.842** -20.497** -11.963* -16.349** Molise (4.165) (5.417) (1.678) (4.571) Campanie Italie 9-19.500** -19.088** -14.729** -14.479** (5.063) (4.942) (4.073) (4.043) Sud Italie 9-16.510** -18.482** -15.867** -15.036** (4.351) (5.017) (4.205) (4.332)

IMGIMGSicile Italie 9-21.735** -19.071** -...IMGIMF

Tableau 4.
Estimation des effets fixes de la période

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Tableau 5.
Tests d'hypothèse pour le "modèle classique"

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NOTES

[1]

Par exemple, Southampton et Rotterdam sont des ports importants. Ils ont vraisemblablement davantage de choses en commun que la région espagnole de l'Estremadure avec Madrid, qui ont des structures industrielles différentes.

[2]

Les régions espagnoles connaissent le taux d'emploi le plus bas avec seulement 45,5% de la population au travail. Cependant, la valeur maximale est supérieure à 1, avec 1,137. Ceci indique que 113,7% de la main-d'œuvre de la région a un emploi. Ce chiffre est supérieur à 1 en raison de la manière dont il est calculé : il comprend les migrations, c-à-d le cas où des personnes habitent une région et travaillent dans une autre.

[3]

Ceci peut être inexact si l'importance de l'hétérogénéité régionale et de la période fluctue dans le temps et n'est, donc, pas fixe. Pour tester cette supposition, une spécification du modèle alternatif a été testée avec des techniques d'effets aléatoires. Puis les résultats furent comparés. Les résultats d'une statistique de test de Hausman étaient invariablement élevés, le plus petit étant 14,86. Les valeurs élevées de la statistique de Hausman sont en faveur du modèle des effets fixes plutôt que de celui des effets aléatoires.

[4]

Ceci est certainement le meilleur proxy disponible sur le rendement des facteurs au niveau régional de désagrégation. Ce proxy contient les éléments suivants : primes, heures supplémentaires, allocations de coût de la vie, allocations locales, primes d'expatriation, primes basées sur la productivité et les bénéfices, primes de Noël et de Nouvelle Année, 13^ème mois, primes de transport pour aller au lieu travail et en revenir, congés payés, commissions, pourboires, actions gratuites données en prime, participation aux plans d'épargne, rémunérations en nature, indemnités de maladie et allocations de logement payées par les employeurs à leur personnel. Cependant, il ne contient pas des éléments tels que la fourniture et l'entretien d'installations sportives ou récréatives, la fourniture des vêtements de travail ou d'outils spécifiques dont le salarié a besoin pour effectuer son travail.

no 15 2002/1