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16 août 2018 4 16 /08 /août /2018 18:03
Vieillissement démographique, robotisation et stagnation séculaire

Keynésiens et néoclassiques tendent à s’accorder à l’idée que le vieillissement démographique devrait freiner la croissance, mais pas pour les mêmes raisons. Pour les analyses d’obédience néoclassique, le vieillissement devrait freiner la croissance en réduisant l’épargne, dans la mesure où les personnes âgées risquent de consommer davantage qu’elles ne gagnent de revenu lors de leur retraite, mais aussi en réduisant le réservoir de main-d’œuvre disponible. Robert Gordon (2012) estime pour cette raison que le vieillissement est l’un des « vents contraires » susceptibles de mettre « fin » à la croissance économique.

Pour les analyses keynésiennes, le vieillissement démographique risque au contraire de freiner la croissance en déprimant la demande globale : les entreprises devraient moins investir, puisqu’il y a moins de main-d’œuvre à équiper, tandis que les ménages risquent de moins consommer, dans la mesure où l’anticipation de leur plus longue espérance de vie devrait les amener à épargner davantage lors de leur vie active. Ces dernières années, certains ont estimé que le vieillissement démographique que connaissent les pays développés est l’un des facteurs susceptibles de piéger ceux-ci dans une stagnation séculaire [Summers, 2015], renouant ainsi avec une thèse que développaient certains keynésiens au sortir de la Deuxième Guerre mondiale [Hansen, 1938].

Tous les économistes n’aboutissent pas à des conclusions aussi pessimistes. Par exemple, David Cutler, James Poterba, Louise Sheiner et Larry Summers (1990) reconnaissent que le vieillissement démographique peut réduire la part des travailleurs en emploi dans la population, ce qui tend à réduire la production par tête. Mais, d’un autre côté, il peut accroître l’intensité capitalistique, c’est-à-dire le volume d’équipement par travailleur, via l’approfondissement du capital. De plus, il peut stimuler le progrès technique dans la mesure où la pénurie de main-d’œuvre devrait inciter les entreprises à chercher à économiser en main-d’œuvre, donc à substituer des machines à celle-ci. C’est l’idée que développait déjà John Habakkuk (1962) il y a un demi-siècle : les incitations à innover sont plus forte lorsque la main-d’œuvre est rare relativement aux autres facteurs de production. Au final, l’impact net du vieillissement sur la croissance dépendra de l’équilibre entre, d’une part, le premier effet (négatif) et, d’autre part, les deux derniers (l’approfondissement du capital et la stimulation de l’innovation). 

Selon Daron Acemoglu et Pascual Restrepo (2017), les données ne révèlent d’ailleurs pas de relation négative entre vieillissement et croissance économique : en fait, il y a une corrélation positive entre la hausse du ratio de nombre de personnes âgées sur le nombre de jeunes et la croissance de la production par tête après 1990. En l’occurrence, les pays qui ont vu leur population vieillir rapidement sont ceux qui ont eu tendance à connaître la plus forte croissance ces dernières décennies.

Pour expliquer leur constat, Acemoglu et Restrepo mettent l’accent sur la troisième force mise en avant par Cutler et alli : une raréfaction de travailleurs d’âge intermédiaire est susceptible d’inciter les entreprises à automatiser les tâches assurées jusqu’à présent par ceux-ci. En utilisant les données américaines, Acemoglu et Restrepo (2018) constatent que la hausse du ratio rapportant le nombre de travailleurs âgés sur le nombre de travailleurs d’âge intermédiaire est associée à une plus grande adoption de robots. En étudiant les données internationales, ils observent que les technologies d’automatisation tendent à se déployer d’autant plus rapidement dans le secteur manufacturier d’un pays que ce dernier connaît un vieillissement rapide. Le vieillissement pourrait en l’occurrence expliquer 40 % des écarts en termes d’adoption de robots industriels que l’on peut constater d’un pays à l’autre.

GRAPHIQUE 1  Corrélation entre vieillissement démographique et croissance économique entre 1990 et 2008

source : Eggertsson et alii (2018)

Pour Acemoglu et Restrepo, leurs données amènent à rejeter la thèse de la stagnation séculaire. Ce n’est pas le cas selon Gauti Eggertsson, Manuel Lancastre et Larry Summers (2018). D’une part, la relation positive entre le vieillissement démographique et la croissance économique pourrait s’expliquer avant tout par le fait que le vieillissement est associé à un approfondissement du capital et à une baisse des taux d’intérêts réels ; effectivement, les taux d’intérêt ont eu tendance à baisser à travers le monde depuis 1990. D’autre part, il faut tenir compte du fait que les taux d’intérêt nominaux ne peuvent pas pleinement s’ajuster à la baisse : ils peuvent buter sur une borne inférieure. Tant que les taux d’intérêt peuvent s’ajuster, l’économie est dans un « régime néoclassique ». La thèse de la stagnation séculaire amène à prédire que, lorsqu’une crise éclate, les pays qui connaissaient le vieillissement le plus rapide et une faible inflation ont tendance à connaître les plus amples excès d’épargne et donc une forte récession lorsque les taux d’intérêt butent effectivement sur leur borne inférieure. Dans ce cas, les économies se retrouvent dans un « régime keynésien ».

GRAPHIQUE 2  Corrélation entre vieillissement démographique et croissance économique entre 2008 et 2015

 

source : Eggertsson et alii (2018)

Pour vérifier leur théorie, Eggertsson et ses coauteurs se sont alors tournés vers les données empiriques relatives à 168 pays. Ils font apparaître une corrélation positive entre vieillissement et croissance économique entre 1990 et 2008, ce qui suggère que les économies étaient alors dans un « régime néoclassique » (cf. graphique 1). Ce faisant, ils confirment les constats empiriques d’Acemoglu et Restrepo (2017). Par contre, après 2008, l’impact du vieillissement sur la croissance économique s’est révélé être négatif ; les économies où les taux d’intérêt ont été contraints par leur borne inférieure avaient ainsi basculé dans un « régime keynésien » (cf. graphique 2). Le lien entre croissance et vieillissement n’est donc pas systématiquement positif. Malheureusement, le vieillissement risque de nuire à la croissance une grande partie de ces prochaines décennies : selon Michael Kiley et John Roberts (2017), la borne inférieure pourrait désormais contraindre les taux d’intérêt de 30 % à 40 % du temps.

 

Références

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2017), « Secular stagnation? The effect of aging on economic growth in the age of automation », NBER, working paper, n° 23077.

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2018), « Demographics and Automation », NBER, working paper, n° 24421.

CUTLER, David M., James M. POTERBA, Louise SHEINER, & Lawrence H. SUMMERS (1990), « An aging society: Opportunity or challenge? », in Brookings Papers on Economic Activity, vol. 21, n° 1.

EGGERTSSON, Gauti B., Manuel LANCASTRE & Lawrence H. SUMMERS (2018), « Aging, output per capita and secular stagnation », NBER, working paper, n° 24902.

GORDON, Robert J. (2012), « Is U.S. economic growth over? Faltering innovation confronts the six headwinds », NBER, working paper, n ° 18315, août.

HABAKKUK, Hrothgar John (1962), American and British Technology in the Nineteenth Century, Cambridge University Press.

HANSEN, Alvin H. (1938), Full Recovery or Stagnation?

KILEY, Michael T., & John M. ROBERTS (2017), « Monetary policy in a low interest rate world », in Brookings Papers on Economic Activity, vol. 48, n° 1.

SUMMERS, Lawrence (2015), « Demand side secular stagnation », in American Economic Review: Papers & Proceedings, vol. 105, n° 5.

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17 juin 2018 7 17 /06 /juin /2018 21:45
Informatisation, productivité et emploi

A la fin des années quatre-vingt, Robert Solow (1987) notait que « les ordinateurs sont partout, sauf dans les statistiques de productivité ». En fait, c’est au cours de la décennie suivante que le développement des technologies d’information et de communication a amorcé une forte accélération de la croissance de la productivité. Et celle-ci a naturellement alimenté les craintes pour l’emploi.

Selon des économistes comme Erik Brynjolfsson et Andrew McAfee (2011, 2014), le développement des technologies de l’information a stimulé et devrait continuer de stimuler la croissance de la productivité dans tous les secteurs aux Etats-Unis, en particulier ceux intensifs en technologies de l’information, si bien que le paradoxe de Solow ne serait vraiment plus d’actualité ; mais en outre, cet essor conduirait à une substitution croissante des travailleurs par les machines. D’une part, la baisse de la part du revenu national rémunérant le travail et, d’autre part, le découplage entre croissance de la productivité et croissance du salaire moyen [Stansbury et Summers, 2017], deux tendances que l’on observe aussi bien aux Etats-Unis que dans d’autres pays développés, tendent à accréditer une telle thèse ; d’ailleurs, Loukas Karabarbounis et Brent Neiman (2014) expliquent cette déformation du partage de la valeur ajoutée par une baisse des prix des biens d’investissement qui serait associée à la diffusion des technologies d’information.

Daron Acemoglu, David Autor, David Dorn, Gordon Hanson et Brendan Price (2014) ont cherché à savoir si les avancées technologiques associées aux technologies de l’information ont eu tendance à accroître la productivité aux Etats-Unis tout en y rendant les travailleurs redondants. Premièrement, en se focalisant sur les secteurs qui utilisent les nouvelles technologies de l’information plutôt que sur les secteurs qui les produisent, ils peinent à mettre en évidence que la croissance de la productivité soit plus rapide dans les secteurs les plus intensifs en technologies de l’information. En tout cas, les données ne suggèrent pas que la croissance de la productivité soit plus rapide dans les secteurs intensifs en technologies de l’information depuis le tournant du siècle. Deuxièmement, si les technologies de l’information accroissent la productivité et réduisent les coûts, cela devrait accroître la production dans les secteurs intensifs en technologies de l’information. Or, il apparaît que dans les secteurs intensifs en technologies de l’information où la croissance de la productivité du travail s’est accélérée, cette accélération a été associée à une baisse de la production et à une baisse encore plus rapide de l’emploi. Il est difficile de concilier ce constat avec l’idée que l’informatisation et les nouveaux équipements intensifs en technologies d’information impulsent un nouvel essor de la productivité. Pour Acemoglu et ses coauteurs, leurs résultats amènent non seulement à revoir les explications habituellement avancées pour résoudre le paradoxe de Solow, du moins en ce qui concerne l’industrie, mais aussi à douter de la thèse de Brynjolfsson et McAfee.

Se demandant alors pourquoi les machines seraient substituées par des machines, si ce n’est pour accroître la productivité, Charles-Marie Chevalier et Antoine Luciani (2018) ont cherché à déterminer si ce sont les mêmes endroits au sein du secteur manufacturier ou non qui connaissent à la fois de destructions d’emplois et d’une absence de gains de productivité du travail sous l’effet de l’informatisation. Pour cela, ils ont étudié les données françaises allant de 1994 à 2007 et relatives à 228 secteurs manufacturiers, en distinguant les secteurs selon leur niveau technologique et les emplois selon leur niveau de qualification. En effet, le travail peut aussi bien être complémentaire que substituable avec le capital : comme l’ont souligné David Autor, Frank Levy et Richard Murnane (2003), cela dépend du degré routinier des tâches assurées par les travailleurs, puisqu’un travailleur a d’autant plus de chances d’être remplacé par une machine qu’il assure des tâches routinières. C’est d’ailleurs ce qui explique la polarisation de l’emploi, c’est-à-dire le déclin de la part des emplois moyennement qualifié et la hausse tant de la part des emplois qualifiés que des emplois non qualifiés : puisque ce sont les tâches réalisées par les travailleurs moyennement qualifiées qui sont les plus routinières, ce sont eux qui, pour l’heure, ont le plus de chances d’être remplacés par des machines [Harrigan et alii, 2016].

L’analyse réalisée par Chevalier et Luciani suggère que, contrairement à l’économie américaine, les secteurs français qui produisent du capital informatique ne présentent pas de gains de productivité en lien avec l’informatisation, ce qui suggère que la « French tech » souffre bien d’un sous-développement. Par contre, en ce qui concerne les secteurs qui se contentent d’utiliser ce capital informatique, l’informatisation tend à légèrement stimuler la productivité du travail, tout en réduisant significativement la taille des effectifs. Ces baisses d’effectifs sont concentrées dans les industries de faible technologie, en particulier pour la main-d’œuvre peu qualifiée, et s’accompagnent au final par de significatifs gains de productivité. De tels effets ne sont pas manifestes en ce qui concerne les secteurs de moyenne ou haute technologie : l’informatisation ne s’y traduit pas par une réduction des effectifs, et ce qu’importe le niveau de qualification de la main-d’œuvre, mais par contre par une hausse de la part de l’emploi qualifié. L’informatisation semble favoriser les ventes et l’emploi dans le secteur tertiaire, sans pour l’heure s’y traduire par des gains significatifs en termes de productivité du travail. Au final, au niveau agrégé, il apparaît que l’informatisation semble alimenter de profonds changements structurels : d’un côté, elle améliore la productivité dans les secteurs en déclin et, de l’autre, elle entraîne un enrichissement en travail pour les secteurs en essor. 

 

Références

ACEMOGLU, Daron, David AUTOR, David DORN, Gordon H. HANSON & Brendan PRICE (2014), « Return of the Solow paradox? IT, productivity, and employment in US manufacturing », in American Economic Review, vol. 104, n° 5.

AUTOR, David, Frank LEVY & Richard J. MURNAME (2003), « The skill content of recent technological change: an empirical exploration », in The Quarterly Journal of Economics, vol. 118, n° 4.

BRYNJOLFSSON, Erik, & Andrew MCAFEE (2011), Race Against the Machine, Digital Frontier Press.

BRYNJOLFSSON, Erik, & Andrew MCAFEE (2014), The Second Machine Age, W. W. Norton & Company

CHEVALIER, Charles-Marie, & Antoine LUCIANI (2018), « Computerization, labor productivity and employment: Impacts across industries vary with technological level », INSEE, document de travail, n° G2018/2.

HARRIGAN, James, Ariell RESHEF & Farid TOUBAL (2016), « The march of the techies: Technology, trade, and job polarization in France, 1994-2007 », NBER, working paper, n° 22110.

KARABARBOUNIS, Loukas, & Brent NEIMAN (2014), « The global decline of the labor share », in Quarterly Journal of Economics, vol. 129, n° 1.

SOLOW, Robert M. (1987), « We’d better watch out ».

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17 décembre 2017 7 17 /12 /décembre /2017 21:25
L’intelligence artificielle et le nouveau paradoxe de la productivité

L’économie américaine (pour ne pas dire l’essentiel des pays développés) présente une situation paradoxale. D’un côté, les systèmes utilisant une intelligence artificielle égalent ou surpassent déjà les capacités humaines dans des domaines toujours plus nombreux, ce qui permet de nouvelles avancées dans d’autres secteurs. On devrait par conséquent s’attendre à une poursuite, voire à une accélération, de la croissance de la productivité et donc des niveaux de vie. Une telle prévision optimiste, promesse d’une hausse soutenue des profits, contribue d’ailleurs sûrement à soutenir les cours boursiers. Pourtant, la croissance de la productivité mesurée a été divisée par deux au cours de la dernière décennie. Ce ralentissement, qui s’est amorcé avant qu’éclate la crise financière mondiale, est un phénomène généralisé : il a initialement touché les pays développés, puis les grands pays émergents. Il contribue par conséquent à contenir la hausse des niveaux de vie : par exemple, la majorité des Américains ont vu leur revenu réel stagné depuis la fin des années quatre-vingt-dix.

Bref, nous nous retrouvons face à une variante du paradoxe de la productivité mis en avant par Robert Solow (1987) : nous voyons partout les nouvelles technologies, sauf dans les statistiques de productivité. Erik Brynjolfsson, Daniel Rock et Chad Syverson (2017) en ont proposé quatre explications possibles.

Selon une première explication, l’optimisme que suscitent les nouvelles technologies est tout simplement infondé. Celles-ci ont peut-être des effets visibles sur certains secteurs en particulier, mais il est possible que leurs effets au niveau agrégé soient diffus. Si c’est effectivement le cas, l’optimisme risque de ne pas perdurer et de laisser place à la seule déception. Une telle révision des anticipations se traduira alors par une chute des valeurs boursières.

Selon une deuxième explication, avancée notamment par Joel Mokyr (2014), il est possible que la croissance de la productivité soit restée soutenue, voire ait accélérée, mais que cela ait échappé aux indicateurs. Bref, le ralentissement de la productivité que l’on a observé cette dernière décennie est peut-être illusoire ; la population tire peut-être davantage de gains des nouvelles technologies qu’on ne le pense. Cela s’expliquerait par le fait que les indicateurs habituels ne sont pas adaptés pour mesurer la valeur ajoutée des récentes innovations. Par exemple, les consommateurs passent une grande partie de leur temps sur leurs smartphones et les réseaux sociaux en ligne, mais comme ces innovations ont un coût monétaire relativement faible, elles  représentent une faible part du PIB relativement à l’utilité qu’elles procurent. Pourtant, plusieurs études, notamment celles de Roberto Cardarelli et Lusine Lusinyan (2015), Chad Syverson (2016) et David Byrne et alii (2016) suggèrent que les problèmes de mesure ne peuvent être la principale explication derrière le ralentissement de la croissance de la productivité : après tout, le PIB ne reflète peut-être pas tous les bénéfices des technologies actuelles, mais il ne reflétait peut-être pas non plus tous les bénéfices des technologies passées.

Selon une troisième explication, les nouvelles technologies génèrent peut-être déjà de nombreux gains, mais ces derniers pourraient être captés par une fraction de l’économie, si bien que leurs effets sur la croissance de la productivité moyenne est faible au niveau agrégé et qu’ils sont nuls pour le travailleur médian. La nature rivale des nouvelles technologies pourrait entraîner une sorte de « ruée vers l’or » à travers laquelle les compétiteurs adoptent des pratiques pour obtenir les gains ou en bloquer l’accès aux autres, c’est-à-dire des pratiques nuisibles pour le reste de l’économie, qui annulent au niveau agrégé les bénéfices des innovations. Une telle hypothèse est cohérente avec plusieurs constats empiriques : les écarts de productivité entre les entreprises les plus avancées et les entreprises moyennes semblent s’être creusés au sein de chaque secteur ces dernières années ; une poignée de « firmes superstars » capte une part de marché de plus en plus grande (Autor et alii, 2017), etc. Certains, comme Jan De Loecker et Jan Eeckhout (2017) ou Germán Gutiérrez et Thomas Philippon (2017), s’inquiètent ainsi de voir la hausse de la concentration dans les différents secteurs et la perturbation résultante du pouvoir de marché des différents agents entraîner des pertes de bien-être au niveau agrégé. En outre, notamment pour cette raison, le revenu total continue peut-être d’augmenter, mais le revenu moyen stagne avec l’accroissement des inégalités.

Selon une quatrième explication, les espoirs ne sont peut-être pas trop optimistes et les indicateurs statistiques n’ont peut-être pas tort : il se pourrait que les gains tirés des nouvelles technologies soient réels et massifs, mais qu’ils ne se sont pas encore manifestés. D’une part, il est possible qu’il faille beaucoup de temps avant que le stock de nouvelles technologies ait atteint une taille suffisante pour déployer tous leurs effets. D’autre part, il est possible que des investissements connexes soient nécessaires pour que le potentiel de ces technologies se concrétise et qu’il faille du temps pour identifier et mettre en œuvre ces investissements. C’est peut-être surtout des investissements dans des actifs intangibles et non des actifs physiques que les nouvelles technologies nécessitent : l’acquisition de certaines compétences, une refonte de l’organisation du travail, etc. En fait, il se pourrait que le délai soit d’autant plus long que la technologie est susceptible de bouleverser l’économie.

Même si les autres explications sont plausibles et cohérentes avec certaines preuves empiriques, c’est la dernière que Brynjolfsson et ses coauteurs privilégient. La (faiblesse de la) croissance actuelle de la productivité n’indique en rien quel sera le rythme de sa croissance future : la croissance de la productivité au cours d’une décennie n’a pas de significatif pouvoir prédictif pour celle de la décennie suivante. Dans la mesure où la croissance de la productivité totale des facteurs est « une mesure de notre ignorance », il n’est pas étonnant que ce résidu ne puisse être prévu à partir de ses valeurs passées.

 

Références

AUTOR, David, David DORN, Lawrence F. KATZ, Christina PATTERSON & John VAN REENEN (2017), « Concentrating on the fall of the labor share », NBER, working paper, n° 23108.

BRYNJOLFSSON, Erik, Daniel ROCK & Chad SYVERSON (2017), « Artificial intelligence and the modern productivity paradox: A clash of expectations and statistics », NBER, working paper, n° 24001, novembre.

BYRNE, David M., John G. FERNALD & Marshall B. REINSDORF (2016), « Does the United States have a productivity slowdown or a measurement problem? », Brookings Papers on Economic Activity.

CARDARELLI, Roberto, & Lusine LUSINYAN (2015), « U.S. total factor productivity slowdown: Evidence from the U.S. states », FMI, working paper, n° 15/116, mai.

DE LOECKER, Jan, & Jan EECKHOUT (2017), « The rise of market power and the macroeconomic implications », NBER, working paper, n° 23687, août.

GUTIÉRREZ, Germán, & Thomas PHILIPPON (2016), « Investment-less growth: An empirical investigation », NBER, working paper, n° 22897, décembre.

MOKYR, Joel (2014), « Secular stagnation? Not in your life », in voxEU.org, 11 août.

SOLOW, Robert (1987), « We'd better watch out », in New York Times Book Review.

SYVERSON, Chad (2016), « Challenges to mismeasurement explanations for the U.S. productivity slowdown », NBER, working paper, n° 21974, février.

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