D'un champ l'autre

Les inégalités de salaires ont eu tendance à se creuser depuis le début des années quatre-vingt dans les pays développés. Aux Etats-Unis, les travailleurs diplômés du supérieur ont vu leur salaire réel augmenter au cours de ces quatre dernières décennies, tandis que ceux qui sont peu diplômés ont vu le leur baisser : les hommes qui ne sont pas diplômés du secondaire ont vu leur salaire réel chuter de 15 % depuis 1980. 

Pour expliquer ce creusement des inégalités salariales, toute une littérature a développé à partir des années quatre-vingt-dix l’idée d’un « progrès technique biaisé en faveur des qualifications » (skilled-biased technological change) : les nouvelles technologies supposées essentiellement substituables aux travailleurs non qualifiés et complémentaires avec les travailleurs qualifiés, leur diffusion aurait tendance à réduire la demande de travail non qualifié et à augmenter celle de travail qualifié [Bound et Johnson, 1992 ; Katz et Murphy, 1992].

Toutefois, les analyses empiriques ne parviennent pas à pleinement valider cette théorie. Cette dernière peine notamment à expliquer un phénomène qui a marqué les marchés du travail ces toutes dernières décennies, à savoir celui de la « polarisation de l’emploi » : aux Etats-Unis [Autor et alii, 2006], tout comme en Europe [Goos et alii, 2009], la part des emplois peu qualifiés a eu tendance, non pas à diminuer, mais à augmenter, tout comme celle des emplois très qualifiés, si bien que ce sont en fait les emplois moyennement qualifiés qui ont vu leur part dans l’emploi total diminuer.

Depuis les années deux mille, la focale s’est déplacée sur les tâches de production proprement dites. David Autor, Frank Levy et Richard Murnane (2003) ont souligné que ce sont les tâches essentiellement routinières qui sont les plus susceptibles d’être automatisées (ou délocalisées). Dans la mesure où ces tâches sont généralement réalisées par des travailleurs situés au milieu de la distribution des niveaux de qualifications et des salaires, l’automatisation semble contribuer à expliquer la polarisation de l’emploi.

Daron Acemoglu et Pascual Restrepo (2018) ont cherché à développer un cadre conceptuel pour étudier comment les avancées technologiques, notamment en matière de technologies d’automatisation, sont susceptibles d’affecter l’emploi, la répartition du revenu national et les salaires. En s’appuyant sur des données empiriques, ils ont montré que le déploiement des robots a eu tendance ces dernières décennies à détruire des emplois et à pousser les salaires à la baisse aux Etats-Unis [Acemoglu et Restrepo, 2020] et en France [Acemoglu et alii, 2020].

GRAPHIQUE 1 Relation entre variation des salaires réels et exposition d’un groupe de travailleurs dans les secteurs connaissant une baisse de la part du travail

Dans une nouvelle analyse, Acemoglu et Restrepo (2021) concluent que l’automatisation explique une part significative de la hausse des inégalités de salaires observée depuis le début des années 1980 aux États-Unis. En effet, ils partent notamment du constat que les groupes de travailleurs qui étaient spécialisés en 1980 dans les secteurs qui connurent par la suite de significatives baisses de la part du travail ont vu leurs salaires relatifs chuter entre 1980 et 2016 (cf. graphique 1). Cette variation explique 40 % des changements de la structure des salaires entre ces groupes. Cette relation s’explique surtout par les groupes de travailleurs qui étaient spécialisés dans les tâches routinières dans ces secteurs (cf. graphique 2). L’indicateur de déplacement des tâches explique 67 % des changements de la structure des salaires. Autrement dit, une grande partie des changements qui ont marqué la structure des salaires aux Etats-Unis au cours des quatre dernières décennies s’explique par la baisse des salaires relatifs des travailleurs qui s’étaient spécialisés dans les tâches routinières dans les secteurs qui connurent ultérieurement une baisse de la part du travail. 

GRAPHIQUE 2 Relation entre variation des salaires réels et exposition aux emplois routiniers dans les secteurs connaissant une baisse de la part du travail

Pour déterminer le rôle de l’automatisation dans le creusement des inégalités salariales aux Etats-Unis, Acemoglu et Restrepo développent un modèle où les nouvelles technologies d’automatisation élargissent l'éventail de tâches que peut assurer le capital et où celles-ci ont pour effet de déplacer certains groupes de travailleurs des tâches pour lesquelles ils disposaient d’un avantage comparatif. Acemoglu et Restrepo en tirent une équation simple liant les variations de salaires d’un groupe démographique au déplacement de tâches qu’il connaît. En estimant cette équation, ils concluent qu’entre 50 % et 70 % de la déformation de la structure des salaires américains entre 1980 et 2016 s’expliqueraient par la baisse du salaire relatif des groupes de travailleurs spécialisés dans les tâches routinières dans les secteurs ayant connu une forte automatisation. Les délocalisations, la hausse de la concentration sur les marchés des produits, l’intensification de la concurrence des importations et la désyndicalisation ont pu également contribuer à creuser les inégalités salariales, mais dans une bien moindre mesure. 

Ce faisant, Acemoglu et Restrepo estiment les effets directs du déplacement de tâches sur les salaires relatifs, mais leurs régressions ignorent d’importantes forces d’équilibre général, c’est-à-dire des canaux via lesquels l’automatisation est susceptible d’influencer indirectement les salaires réels : dans la mesure où l’automatisation et le déplacement des tâches sont concentrés dans une poignée de secteurs, il vont modifier la composition sectorielle de l’économie, ce qui affecte la demande de travail pour chaque catégorie de travailleurs ; il y a aussi des effets d’entraînement, en l’occurrence une plus grande concurrence entre les travailleurs déclassés pour les tâches non automatisées, ce qui pousse leurs salaires à la baisse, etc. Une fois pris en compte de tels effets d’équilibre général, Acemoglu et Restrepo estiment que le déplacement de tâches expliquerait près de 50 % des changements observés dans la structure des salaires américains. En définitive, ils concluent que le déplacement des tâches a entraîné une hausse significative des inégalités salariales, mais sans pour autant s'accompagner d’importants gains de productivité. 

Références

ACEMOGLU, Daron, Claire LELARGE & Pascual RESTREPO (2020), « Competing with robots: Firm-level Evidence from France », in AEA Papers and Proceedings, vol. 110.

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2018), « The race between man and machine: Implications of technology for growth, factor shares and employment », in American Economic Review, vol. 108, n° 6.

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2020), « Robots and jobs: Evidence from US labor markets », in Journal of Political Economy, vol. 128, n° 6.

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2021), « Tasks, automation, and the rise in US wage inequality », NBER, n° 28920.

AUTOR, David H., Lawrence F. KATZ & Melissa S. KEARNEY (2006), « The polarization of the U.S. labor market », in American Economic Review, vol. 96, n° 2.

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.

BOUND, John, & George JOHNSON (1992), « Changes in the structure of wages in the 1980's: An evaluation of alternative explanations », in American Economic Review, vol. 82, n° 3.

GOOS, Maarten, Alan MANNING & Anna SALOMONS (2009), « Job polarization in Europe », in The American Economic Review, vol. 99, n° 2.

KATZ, Lawrence F., & Kevin M. MURPHY (1992), « Changes in relative wages 1963-1987: Supply and demand factors », in Quarterly Journal of Economics, vol. 107, n° 1.

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 ».