Il s’agit souvent de rapports publics qui ont pour but soit de dresser un panorama prospectif des régimes de retraites, soit de statuer sur les différences de traitement entre plusieurs catégories de personnes ou de comparer les situations qui prévalent dans plusieurs pays. Ces rapports d’experts sont assez peu souvent mis à la disposition du grand public. Celui-ci trouve son information dans la presse généraliste, laquelle retient seulement quelques chiffres-clés à des horizons qui semblent souvent éloignés. Le non-spécialiste a alors l’impression de « boîtes noires », faisant ressortir des données souvent frappantes, induisant des conclusions généralement pessimistes et que le terme lointain rend sujettes à caution. Il en découle une triple incertitude : sur la méthode utilisée, sur le degré de fiabilité inhérent à la démarche, sur les hypothèses mises en œuvre. Concernant les pensions, le caractère épidermique du sujet renforce le doute et la méfiance des individus envers des méthodes qui mélangent le comptable et le social, quelquefois au détriment de celui-ci.

L’objet de cette introduction est de tenter d’éclaircir les méthodes de modélisation des régimes de retraite et d’en montrer les enseignements comme les limites. Il s’agit tout d’abord de répondre à un certain nombre de questions. Disons tout de suite qu’elles sont souvent de bon sens et qu’elles se posent à tous ceux qu’intéresse le sujet et pas seulement aux experts. Prenons un exemple extrêmement classique en examinant l’affirmation suivante : « Les fonctionnaires sont des privilégiés dans le domaine des retraites. » On imagine assez bien le dialogue suivant : « Leurs retraites sont indexées sur les traitements de la fonction publique et non sur les prix. – Oui, mais leurs primes ne sont pas intégrées.

– D’accord, mais ils ont des régimes supplémentaires très avantageux. – Certainement, mais tout le monde n’a pas de prime importante. – Vrai, mais leur retraite correspond à 75 % du dernier traitement contre 50 % des vingt-cinq meilleures années dans le privé. – Dans le privé, il y a des régimes complémentaires.

– En plus, ils partent plus tôt à la retraite. »

Autant d’éléments rendent la comparaison ardue. Généralement, ce type de discussion se termine en prenant en exemple des individus censés représenter la population dont on parle. On compare alors une postière mère de trois enfants avec une serveuse de restaurant dont la famille est de même taille. La comparaison intègre, outre ces éléments, d’autres variables : le salaire respectif des deux personnes, leur nombre d’années de cotisation, etc. Bref, on se rend rapidement compte – avant de conclure qu’il s’agit finalement de deux cas particuliers – de la difficulté d’effectuer des mises en parallèle et de la pluralité de variables à considérer. La conclusion de ce qui précède est que tout exercice de comparaison doit reposer sur un grand nombre de cas afin de tirer des enseignements à partir de variables statistiquement significatives. Ainsi, l’espérance de vie des cadres est notablement supérieure à celle des ouvriers qualifiés.

Autrement dit, en moyenne, les cadres vivent plus vieux que les ouvriers qualifiés mais cela peut ne pas être vrai de deux cas particuliers observés et choisis au hasard.

Pour comparer valablement, il faut donc disposer d’un grand échantillon. Et plus il est large, plus les conclusions déduites sont fiables. Comme on le verra, la microsimulation est précisément une technique qui implique que l’on dispose d’un important panel d’individus et du plus grand nombre possible d’informations les concernant, tels leur déroulement de carrière, leur situation familiale, etc. Cela étant, nous ne disposons pas toujours d’un tel échantillon. Dans ce cas, on « invente » une personne pourvue des caractéristiques dont on veut mesurer l’impact. Par exemple, quand on veut mettre en parallèle les retraites du secteur public français et du secteur public allemand, il est légitime d’« épurer » les individus de caractéristiques propres qui n’apportent rien à la comparaison afin de mettre en avant les effets des règles institutionnelles. On cherchera à comparer deux personnes entrées dans le secteur public au même âge, ayant connu une carrière identique (par exemple, rémunérées durant toute leur vie au niveau du traitement moyen de la fonction publique), ayant eu le même nombre d’enfants, le même âge de départ en retraite. On va donc « construire » cette personne et, dans le cas imaginé ici, lui appliquer des règles nationales. C’est la technique dite des « cas-types » qui sera détaillée ultérieurement.

Au-delà des comparaisons, on peut poser d’autres questions comme la « soutenabilité » des régimes de retraite, l’influence de la démographie sur leur équilibre financier, le rôle du marché du travail dans cet équilibre, l’impact du mode de financement des retraites sur l’économie. Ces problèmes en appellent à des grandeurs macroéconomiques : la structure de la population, le taux de dépendance (rapport des retraités aux actifs), les taux de chômage et d’activité, le taux d’épargne et sa dynamique, le taux de croissance économique, le contenu de cette croissance en travail et en capital, etc. Dans ce cas, la dimension individuelle est superflue et on cherchera à comprendre l’effet agrégé des différentes variables. Tel est l’objet des modèles d’équilibre général à générations imbriquées dans lesquels est prise en compte la dynamique macroéconomique ou encore des modèles d’équilibre partiel dans lesquels la dynamique économique est supposée externe au système de retraite.

Nous nous étendrons plus loin sur les modèles d’équilibre général, arguant que les modèles d’équilibre partiel ne sont pas aptes, par essence, à rendre compte des liens entre macroéconomie et régimes de retraite et sont donc insuffisants pour élaborer un diagnostic complet. Ainsi, dans un modèle d’équilibre général, la dynamique du taux d’épargne des ménages dépendra de leurs anticipations relatives au taux de remplacement de leur régime de retraite (rapport entre le montant de la retraite et le salaire d’activité). Autrement dit, les ménages augmenteront leur épargne s’ils anticipent que leur retraite sera insuffisante pour répondre à leurs aspirations quand ils seront retraités. Les variations du taux d’épargne auront alors une incidence sur l’offre de fonds et, partant, sur les conditions de financement de l’économie (le coût du capital – le taux d’intérêt – et donc la formation de l’investissement), sur les salaires et leur évolution, puis sur la croissance. Dans un modèle d’équilibre partiel, en revanche, on cherchera à estimer les charges à venir du régime de retraite en fonction des différentes hypothèses relatives à l’environnement macroéconomique. Par exemple, on entrera une hypothèse de taux de croissance des salaires nationaux sur la durée de la projection qui donnera une évaluation des recettes (compte tenu des taux de cotisation et des taux d’activité et de chômage retenus), puis des retraites (compte tenu des taux de remplacement et des règles de calcul en vigueur pour ces retraites). D’où une projection d’équilibre ou de déséquilibre des régimes. On voit bien que dans le modèle de l’équilibre partiel, le caractère déterministe des hypothèses est assez fort et extrêmement discutable.

Nous décrirons donc ici, de manière synthétique, trois types d’exercices qui correspondent aux trois types de simulations effectuées dans la présente publication : les cas-types, les microsimulations et les modèles d’équilibre général à générations imbriquées.

Pour reprendre les termes de Carole Bonnet, coauteur du modèle Oscarie développé par la Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (Drees) et utilisé dans la présente publication par Christel Colin et Corinne Mette ( cf. « Impact des différents aléas de carrière sur les pensions de retraite : inactivité, chômage, travail à temps partiel », pp. 24-49), « l’approche traditionnelle basée sur les cas-types […] permet de mettre en évidence les effets de barèmes, de législation ou de caractéristiques propres des individus ou des régimes étudiés en isolant ce qui relève de la structure des populations concernées » (Bonnet, 2002). Le principe est simple et très bien décrit dans la contribution de C. Colin et C. Mette. Il s’agit « d’inventer » plusieurs personnes et leur carrière. On peut imaginer que M. X a travaillé toute sa vie dans le secteur privé, d’abord comme non-cadre puis comme cadre et qu’au cours de cette carrière, il a souffert deux fois du chômage, une fois à 30 ans puis une seconde à 50 ans. Durant l’ensemble de sa vie professionnelle, son salaire est supposé avoir crû comme le salaire moyen de l’économie française. M. Y, quant à lui, a toujours été cadre, n’a jamais été au chômage, a bénéficié d’une rémunération régulièrement ascendante, du salaire moyen de l’économie en début de carrière à deux fois ce salaire moyen en fin de carrière. En appliquant la loi (les règles), on peut calculer les retraites de MM. X et Y et les comparer. Il est également possible de regarder ce qui résulterait d’une modification des règles. Par exemple, qu’adviendrait-il si, au lieu de prendre en compte les vingt-cinq meilleures années de salaire, on prenait pour base l’intégralité de la carrière pour le calcul de la retraite ? Il est évident que M. X, déjà défavorisé par rapport à M. Y, souffrirait d’un tel mode de calcul.

L’aspect « boîte noire » est absent d’une telle démarche pour peu que l’on décrive clairement les situations de M. X et de M. Y ainsi que tous les jeux de règles retenus pour la comparaison.

De ce point de vue, la contribution de C. Colin et C. Mette est tout à fait remarquable. Le modèle mobilisé, Oscarie, permet de traiter un ensemble de cas-types. Les auteurs, considérant que les conditions de travail – au sens large : rémunérations, aléas de vie professionnelle, développement du temps partiel, etc. – ont beaucoup évolué au cours des dernières décennies, s’attachent à comparer le montant des retraites (via les taux de remplacement, c’est-à-dire ici le ratio entre le premier versement de la pension et le dernier salaire d’activité) de plusieurs générations d’individus ayant connu des carrières différentes. On croise donc l’effet génération (les générations étudiées ici étant celles de 1940, 1950,1960,1970 et 1980, il y a un aspect prospectif dans cette étude) et l’effet « profil de carrière ». Ces profils sont caractérisés, d’une part, par le salaire et son rythme d’évolution, d’autre part, par les aléas qui les affectent (les années de chômage et/ou d’inactivité). De manière générale, les auteurs montrent une décroissance des taux de remplacement au fil des générations : les plus jeunes ont un taux de remplacement plus faible que celui de leurs aînés. Cette baisse concerne principalement le régime général pour les premières générations, les régimes complémentaires pour les dernières. En outre, les carrières ascendantes semblent pâtir davantage de la moindre « générosité » des régimes et – paradoxalement – le travail à temps partiel qui a beaucoup affecté la génération 1950 pèse plutôt de manière identique sur les générations les plus jeunes (moins de 6 % de taux de remplacement).

En revanche, l’incidence de la période d’inactivité sur le montant de la pension du régime général dépend fondamentalement de l’allure des carrières et surtout du report, ou non, de l’âge de liquidation, un départ précoce en retraite entraînant une minoration du taux plein. De la même manière, le chômage indemnisé pèse d’autant plus sur le taux de remplacement qu’il « ampute » les vingt-cinq ans qui servent au calcul du salaire de référence. L’effet sur les régimes complémentaires – du fait de leur caractère totalement contributif – est différent : c’est la durée des périodes d’inactivité et de chômage et leur place dans la chronologie de la carrière qui importent. Par ailleurs, cet effet n’est pas le même pour toutes les générations.

Comme on l’aura compris, la méthode des cas-types a pour principal avantage d’éclairer les règles appliquées et d’évaluer les incidences de leurs modifications. Elle permet entre autres de statuer sur l’équité inter ou intragénérationnelle qui découle de la mise en place des règles : comme on l’a vu, les parcours professionnels ont des impacts différents selon les générations ; les résultats sont également profondément affectés par le calendrier des aléas de carrière. Du coup, on peut mesurer la difficulté d’établir des comparaisons fiables notamment au plan international : on peut « tordre » le taux de remplacement en jouant sur les profils. Il est donc nécessaire de raisonner à profils identiques ou – au moins – de disposer de la totalité de l’information disponible.

On ne peut conclure sur ce modèle sans signaler les principaux inconvénients de la méthode. Ils sont de deux types :

représentativité des cas créés, d’une part, prise en compte de la conjoncture des retraites, d’autre part. S’agissant du premier point, même si l’on tente de choisir des profils réalistes pour mener l’analyse, il est clair que ces cas peuvent toujours prêter à discussion : la question rémanente est de savoir si le cas choisi correspond bien à une situation réelle représentative. C’est pourquoi Karine Briard propose, dans sa contribution, de dessiner, à partir de l’observation des carrières, des profils-types susceptibles de rendre compte de la diversité des parcours réels.

S’agissant du second point, il est évident que les règles appliquées aux cas-types sont les règles en vigueur ou celles dont on peut penser qu’elles seront en vigueur. De même, les profils de carrière adoptés peuvent être remis en cause par une conjoncture différente de celle que l’on a imaginée : chômage différent, profils de salaires affectés différemment, etc. On dit souvent que l’utilisation des cas-types est liée à la notion théorique de « régime permanent » (démographie, législation et conditions économiques inchangées), ce qui est loin d’être réaliste. Comme nous le verrons ultérieurement, les modèles d’équilibre général, moins précis sur les situations individuelles, permettent de prendre en compte les modifications de l’économie dans laquelle les retraites sont financées puis payées.

En ce qui concerne la représentativité des cas considérés, la microsimulation, pour s’intéresser à de larges échantillons de personnes, pallie les carences de la méthode des cas-types.

À grands traits, il s’agit de suivre ces personnes durant toute leur carrière, de calculer (ou de récolter, le cas échéant, si les données existent) leurs droits à la retraite, éventuellement la durée de celle-ci, et d’élaborer des comparaisons entre classes homogènes, par exemple entre salariés du privé et salariés du secteur public (Colin, Legros, Mahieu, 2000). Le problème – qui motive la simulation – est que l’on ne dispose généralement pas de ces données, du moins sur un échantillon de population. On possède des données partielles, tel un suivi d’assurés pendant x années.

Par ailleurs, durant les années d’observation, ces personnes sont d’âges différents : les unes sont jeunes (en début de carrière), les autres se situent en fin de carrière. C’est précisément cette différence qui permet de faire la simulation. On peut alors isoler, grâce à l’économétrie, les caractéristiques des individus entre 20 et 35 ans, 35 et 50 ans, 50 et 65 ans, etc. Ces caractéristiques sont de plusieurs types : effet de l’âge (incidence de l’ancienneté sur les rémunérations), effet de génération (différences d’accès au marché du travail selon les générations, c’est-à-dire la date à laquelle les travailleurs ont débuté leur carrière), effet date (caractéristiques liées à la conjoncture économique), effet diplôme, effet sexe, effet catégorie socioprofessionnelle, effet individuel (ou effet fixe), inhérent aux personnes elles-mêmes (ainsi, le dynamisme des carrières peut être dû, au moins partiellement, aux caractéristiques propres de certains individus), etc. Une fois ces effets isolés, on peut les appliquer aux assurés pour lesquels certaines données font défaut : par exemple, on prolonge la série de salaires et d’aléas de carrière de ceux pour lesquels on possède les données de 20 à 35 ans en leur appliquant les caractéristiques (observées et traitées économétriquement) des représentants des tranches d’âges supérieures. Au total, on reconstitue les carrières des individus de leur premier à leur dernier jour de travail.

On peut également reconstituer des « vies privées », notamment en « extirpant » des personnes observées les comportements de nuptialité, de fécondité, les transferts privés ascendants ou descendants, le comportement d’épargne, la « quantité » d’éducation accordée aux enfants, etc. Il est alors possible de « reconstruire » l’ensemble de la trajectoire d’individus dont on n’a qu’une parcelle de vie et affecter ces parcours de vie en fonction de variables exogènes. Par exemple, si je sais que les travailleurs d’âge « a » ont une probabilité « p » de connaître le chômage avec « p » fonction croissante du taux de chômage macroéconomique, je peux simuler de nouveau ce que serait la trajectoire professionnelle d’un individu compte tenu de nouvelles hypothèses de chômage macroéconomiques et donc d’une nouvelle probabilité de se trouver au chômage. Avant de considérer l’apport précis des deux contributions utilisant ici les microsimulations, deux précisions doivent être faites.

Premièrement, les quelques développements précédents même s’ils ont pour but d’éclairer le lecteur, souffrent d’incomplétude et de simplisme. Pour des développements plus précis, se reporter à Pennec (1993), Legendre, Lorgent, Thibault (2001) ou Bonnet (2002, op. cit. ). Se trouvent également une analyse critique dans Dupont, Hagneré, Touzé (2002) et une illustration étrangère dans Rake (1998).

Deuxièmement, deux critiques subsistent. L’économétrie estime des réactions moyennes à une variable exogène. Ainsi, dans l’illustration ci-dessus, la probabilité de connaître le chômage à l’âge « a » qui augmente de x% chaque fois que le chômage macroéconomique augmente d’un point est une réaction moyenne. Il est certain que MM. X et Y, même à formation égale, catégorie socioprofessionnelle équivalente, etc. ne vont pas être affectés de la même façon par une telle progression du chômage.

Mais l’économétrie ne « capte » pas les effets individuels : elle ignore par exemple que M. X a un meilleur carnet d’adresses que M. Y ou qu’il a épousé la fille de son employeur !

De la même manière, si un ouvrier déroge, en termes d’éducation de ses enfants, au comportement moyen de sa catégorie sociale, on retrouve cet écart en « effet fixe », c’est-à-dire personnel et non expliqué. On tiendra compte de cet effet fixe, mesuré par l’économétrie si l’on prolonge « l’histoire de la vie » de cette personne. Mais, inexpliqué, cet effet a un caractère exogène qui ne sera pas affecté par l’environnement de l’individu, d’où une marge d’erreur qui peut demeurer. Autre limite, les réactions personnelles – dans ce type de modèle – n’ont pas d’incidence sur la macroéconomie. L’utilisation des modèles de microsimulation se fait donc à environnement économique qui ne peut varier « qu’à la main » du fait du modélisateur.

Cela étant, les modèles de microsimulation peuvent être pertinemment utilisés pour toute une batterie de questions. Ils sont nés de la nécessité de tenir compte du niveau individuel et des réactions personnelles à des phénomènes exogènes de type mesures de politiques fiscales ou sociales. L’idée est que ces mesures ne touchent pas uniformément la population (soit en termes de comptabilité, par exemple via les tranches d’imposition sur le revenu; soit en termes de réaction, par exemple via le taux d’épargne qui dépend du revenu disponible des ménages). Le niveau individuel permet donc de prendre en compte des effets de barèmes souvent complexes et aussi de mesurer les conséquences induites au plan de l’équité ou en matière de redistribution.

Il est donc aussi nécessaire que l’évaluation des effets comportementaux, ce qu’excluent les microsimulations. De plus, les modèles de microsimulation dits « dynamiques » introduisent la dimension temporelle, c’est-à-dire la réaction dynamique, sur plusieurs périodes, des individus à telle ou telle mesure. Ces outils permettent finalement de combler les lacunes des modèles démographiques et économiques (souvent des modèles d’équilibre général calculable) en tenant compte des diversités personnelles.

Alors que les premiers permettent plutôt une approche comptable – le déficit des caisses est exhibé à la fin d’une période de référence –, on se situe ici dans une perspective sociale (on regarde les gagnants et les perdants d’une réforme). Ainsi, grâce à la microsimulation, Rake (op. cit.) évalue les bilans des réformes des pensions, dans plusieurs pays de l’Union européenne, en fonction des catégories socioprofessionnelles, du sexe, etc.

La contribution de Sophie Pennec et Anne-Gisèle Privat, « Retraites des salariés du secteur privé en France : un modèle de microsimulation », présente très clairement les objectifs comme les méthodes de la microsimulation. Elles utilisent avec profit la base de données de la Cnav qui suit la carrière des assurés depuis 1940. La richesse de l’information de base donne la possibilité aux auteurs d’élaborer un modèle sophistiqué : il permet, entre autres, de simuler et de mesurer l’impact des mesures envisagées tant d’un point de vue comptable que du point de vue de la comparaison des situations individuelles. Cette contribution montre bien comment un modèle élaboré, reposant sur des données statistiques rigoureuses, constitue non seulement une belle construction intellectuelle mais également un outil d’aide à la décision.

La contribution de Hanène Belhaj, « Retraites du secteur privé : quels effets de l’introduction d’une dose de capitalisation ?», utilise le modèle de microsimulation de l’Insee Destinie.

Les simulations effectuées consistent en une limitation des cotisations fondées sur la répartition afin de substituer à leur hausse nécessaire au rééquilibrage du régime obligatoire une part de capitalisation. La réforme est simulée afin d’apprécier les effets redistributifs sur trois générations : 1948-1959,1960-1967, 1968-1975.

Le taux de cotisation à la capitalisation est supposé égal à 2 % et le rendement de ces retraites préfinancées égal à 5%. Notons déjà que l’exogénéité du rendement pose question. En effet, il ne résulte pas d’un modèle intégrant le surcroît d’épargne dégagé dans cette hypothèse qui pourrait faire baisser le rendement du capital formé ni le cycle démographique qui, mécaniquement, fait augmenter le capital par tête (même à montant de capital inchangé) et en abaisse économiquement le rendement. Il s’agit là d’une illustration d’un défaut de la démarche déjà mentionné plus haut : la microsimulation ne prend pas en compte les incidences rétroactives des politiques budgétaires, fiscales ou sociales qu’elle imagine.

Les conséquences de la réforme sont alors comparées à celles qui résulteraient d’un allongement de la durée de cotisation tel que préconisé par le rapport Charpin (1999). Selon les simulations, la « réforme Charpin » pénalise davantage, du point de vue des taux de remplacement, les générations les plus jeunes qui ont eu plus de mal à accéder au marché du travail et donc plus de difficultés à accumuler les annuités requises [1]. En revanche, la « réforme capitalisation » favorise la génération la plus jeune : bénéficiant plus longtemps des rendements supérieurs de son épargne, elle est logiquement la principale bénéficiaire en termes de niveau de rente. Entre les deux réformes, les écarts entre les taux de remplacement sont donc d’autant plus importants qu’elles concernent des générations jeunes. Par ailleurs, les retraites capitalisées ne se heurtant pas à la décroissance des taux de remplacement qui caractérise les retraites obligatoires par répartition, les quintiles de revenu supérieurs sont avantagés parrapport aux plus défavorisés de la réforme, toujours en termesde taux de remplacement. Mais en termes de rendement – rapprochés ici des taux de rendement interne de « l’opération retraite » –, toutes les catégories semblent bénéficiaires.

Ainsi, cet instrument est extrêmement intéressant. D’abord, il est prospectif : on peut prolonger des situations individuelles de personnes jeunes jusqu’à des âges avancés. Ensuite, il permet des simulations : l’impact d’une mesure fiscalo-sociale peut être étudié. Enfin, il autorise des comparaisons inter et intragénérationnelles.

Notons que nous avons utilisé à dessein le mot « simulation ». Il est ici particulièrement important de ne pas confondre simulation et prévision. Dans un exercice de simulation, ce qui importe est le sens des incidences de telle ou telle mesure : on constate par exemple qu’un allongement de la durée de cotisation nécessaire à l’acquisition d’une pension à taux plein a un effet négatif sur les taux de remplacement, compte tenu des comportements actuels, c’est-à-dire compte tenu de la probabilité, pour les travailleurs, de connaître des interruptions de carrière. Cette probabilité peut être manipulée en fonction des convictions du modélisateur mais n’est pas, pour l’avenir, connue avec certitude. L’apport majeur d’une modélisation est de démonter les mécanismes et de comprendre les enchaînements qui aboutiront au résultat. Il n’est certainement pas de prendre ce résultat pour acquis. De ce point de vue, les deux contributions faisant appel à la microsimulation sont tout à fait illustratives.

Les modèles macroéconomiques décrits ci-dessous se veulent davantage « instruments de prévision ». Mais là encore, il faut prendre un certain nombre de précautions.

Or, ces phénomènes – parmi d’autres – sont liés entre eux et dépendent étroitement de la démographie. Ce lien multiple justifie la dénomination de modèle d’équilibre général. Le fait que l’on considère la démographie et notamment la cohabitation de plusieurs générations justifie le terme de modèle à générations imbriquées.

Disons rapidement que ces modèles (notés ici MEGCGI) distinguent les individus selon leur âge : le modèle reflète donc la pyramide des âges et différencie les générations suivant leur comportement (Le Cacheux, Touzé, 2002). Ces comportements sont donc liés à l’âge (ces modèles s’appuient bien souvent sur la théorie du cycle de vie) et évoluent dans le temps. Le lien entre générations repose sur les transferts publics ou privés : dette publique, pensions de retraite, épargne macroéconomique et rémunération de celle-ci, legs ascendants et descendants. Les questions portent principalement sur la soutenabilité des politiques publiques, notamment des « promesses » relatives aux retraites publiques, sur les interférences entre les politiques socio-fiscales et la croissance économique, sur les conditions de financement de cette croissance.

Ces modèles ont donc généralement quatre composantes :

Ainsi, l’intérêt du bouclage macroéconomique est principalement de pallier une insuffisance importante des modèles de microsimulation : l’invariance des données macroéconomiques et l’inexistence d’effets rétroactifs des comportements sur ces variables. Ici, elles sont toutes reliées entre elles : la dette publique et/ou les prélèvements obligatoires influent sur la demande de travail qui, confrontée à l’offre, détermine un taux de salaire. Ce taux de salaire est lui-même dépendant de la fonction de production, du degré de substituabilité entre travail et capital, de la rémunération de ce dernier, déterminée par le comportement d’épargne des ménages, conditionné par la croissance économique et par le niveau des salaires.

Alors que les premières générations de modèles de ce type supposaient le plein emploi du facteur travail (Cazes et al., 1992), conformément à la théorie néoclassique, les plus récents intègrent des déséquilibres sur le marché du travail dus à certaines rigidités, telle une résistance des salariés à une baisse de leur rémunération nette lorsque les charges sociales augmentent (Blanchet, Montfort, 1994). Généralement, on enregistre donc une tendance des concepteurs à vouloir se rapprocher de la réalité : de modèles fonctionnant en économie fermée, on est passé à des modèles fonctionnant en économie ouverte, c’est-à-dire prenant en compte les interactions avec les autres économies. C’est le cas d’Ingénue (2001) qui est un modèle de l’économie mondiale fondé sur ce principe.

Cette richesse des modèles ne doit pas en masquer certains défauts. Le plus évident est que, même en se rapprochant de la réalité, ils ont une base théorique forte. Par ailleurs, les données nécessaires à leur « calibrage » (c’est-à-dire au chiffrage qui fait que le modèle reflète la réalité économique avant toute simulation de politique économique) correspondent à des caractéristiques observées susceptibles de changements importants : ainsi, les profils de salaires selon l’âge sont supposés invariants alors que des transformations profondes du marché du travail induiraient leur modification.

Pourtant, ces modèles fournissent des informations très utiles à la conduite de la politique économique. Là encore, il s’agit plutôt, compte tenu de ce qui vient d’être dit, de simulations : le modèle permet de voir ce qui se passe dans certaines situations en fonction de la politique retenue. Par exemple, en cas de forte augmentation du ratio retraités/actifs dans une population, ces modèles constituent un moyen d’observer ce que provoque une augmentation des taux de cotisations au régime de retraite par répartition : la plupart mettent en évidence une modification du taux d’épargne à la baisse, puis une chute de la croissance, une augmentation du taux de chômage, etc. Cela étant, dans une situation de référence ne mobilisant pas de variante de politique économique, ou encore dans laquelle on observerait uniquement la dérive démographique et ses conséquences sur l’équilibre des régimes de retraite (qui ne dépend que très marginalement et de manière transitoire de la macroéconomie), ces modèles sont aptes à donner des prévisions relativement fiables comme le montre, entre autres, la convergence des prévisions effectuées sur le régime français.

La contribution de Didier Blanchet s’inscrit dans cette tradition : à l’aide d’un modèle simple – il n’a pas la vocation académique d’Ingénue qui, en outre, repose sur une version simplifiée de l’économie mondiale –, il souligne les interactions entre démographie, croissance économique, marché du travail, etc.

Comme le fait remarquer l’auteur, si les résultats confortent l’approche comptable (l’équilibre partiel mentionné plus haut), ils n’en demeurent pas moins instructifs sur d’autres mécanismes.

Ainsi, ils permettent d’observer les conséquences économiques d’une réforme par rapport à une autre (chômage notamment, mais également niveaux de vie relatifs des générations) [2]. De ce point de vue, l’article se signale par une pédagogie exceptionnelle : chacune des simulations, qui reposent sur le modèle d’équilibre général, est comparée à une situation dans laquelle les interactions sont ignorées (l’approche comptable). Du coup, l’intérêt de la démarche prenant en compte macroéconomie et équilibre des régimes de retraite apparaît clairement : en attestent les simulations qui intègrent rééquilibrage des régimes de retraite, mode de formation des salaires et marché du travail. L’idée couramment admise est que la baisse de la population active après 2006 va s’accompagner d’une décrue du taux de chômage qui aidera temporairement au rééquilibrage des caisses de retraite. Didier Blanchet montre que si cette baisse de la population active et l’augmentation des ratios de dépendance impliquent un accroissement des charges sur les salaires et donc une hausse du coût du travail, en revanche, la diminution de la population active élèvera le taux de chômage, via les cotisations sur les salaires et les mécanismes de rigidité du marché du travail.

Paradoxalement, et toujours contrairement aux idées reçues, un recul de l’âge de la retraite, en limitant les charges portant sur les salaires, diminue dans ce cadre le taux de chômage.

Comme les autres contributions de cette publication, ce dernier article constitue un apport intéressant à qui veut à la fois s’initier à la modélisation des retraites et comprendre les interactions entre environnement économique et retraites, qu’il s’agisse du niveau des pensions, de l’incidence du mode de financement des régimes de retraite sur l’économie. Les cinq contributions présentent les méthodes avec recul et simplicité ; les hypothèses sont détaillées clairement et les précautions d’usage mises en avant. Enfin, les conclusions sont bien étayées et leurs limites comme leurs avantages sont signalés. Nous souhaitons ici, avec l’ensemble de l’équipe de la revue, remercier les auteurs pour leur contribution.