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23 décembre 2016 5 23 /12 /décembre /2016 11:51
L’innovation est-elle vraiment destructrice ?

Depuis les travaux pionniers de Joseph Schumpeter au début du vingtième siècle, de nombreuses théories de la croissance ont développé l’idée que cette dernière reposait sur un processus de « destruction créatrice » à travers lequel les entreprises innovent en améliorant les innovations passées, ce qui leur permet d’accroître leurs profits aux dépens de leurs rivales. C’est précisément ce mécanisme qu’ont modélisé Gene Grossman et Elhanan Helpman (1991) ou encore Philippe Aghion et Peter Howitt (1992), qui donnèrent naissance au « paradigme néo-schumpétérien », tout un courant des théories de la croissance endogène dont Philippe Aghion, Ufuk Akcigit et Peter Howitt (2014) ont récemment réalisé une revue de la littérature. D’autres théories de la croissance mettent plutôt l’accent sur les améliorations que les entreprises apportent à leurs propres produits. D’autres modèles encore, comme celui de Paul Romer (1990), soulignent l’importance des nouvelles variétés de produits pour la croissance économique.

Plusieurs études empiriques ont cherché à déterminer laquelle de ces théories explique le mieux la croissance économique. Par exemple, Clayton Christensen (1997) s’est appuyé sur quelques études de cas pour affirmer que l’innovation prend essentiellement la forme d’une destruction créatrice et qu’une telle innovation provient presque systématiquement des nouvelles entreprises. De leur côté, Ufuk Akcigit et William Kerr (2015) ont analysé les citations de brevets pour savoir si celles-ci mentionnent avant tout les brevets déposées par les entreprises à l’origine de ces citations ou bien les brevets des autres entreprises. Malheureusement, ni une poignée d’études de cas, ni l’échantillon que constituent les entreprises dépositaires de brevets ne sont représentatifs de l’ensemble des entreprises présentes dans l’économie. Par exemple, beaucoup d’entreprises innovantes ne brevettent pas leurs innovations, en particulier les entreprises du secteur manufacturier, notamment pour éviter d’avoir à dévoiler des informations cruciales en décrivant le produit breveté.  

Dans une récente analyse, Daniel Garcia-Macia, Chang-Tai Hsieh et Peter Klenow (2016) ont cherché à identifier indirectement les sources de la croissance, en observant la dynamique de création et de destruction d’emplois parmi l’ensemble des entreprises du secteur privé aux Etats-Unis. Les flux de création et de destruction d’emplois sont en effet régulièrement utilisés comme indicateurs indirects du processus de destruction créatrice. En effet, si ce dernier est effectivement à l’œuvre, le développement des nouvelles entreprises innovatrices devrait s’accompagner du déclin et de la faillite des entreprises dont les produits ont été rendus obsolètes par leurs innovations, si bien que de fortes créations d’emplois devraient s’accompagner parallèlement de nombreuses destructions d’emplois. Par exemple, c’est précisément parce que les flux de destruction et création d’emplois sont plus faibles en France qu’aux Etats-Unis que certains jugent la destruction créatrice moins intense dans l’hexagone que dans l’économie américaine. Ou encore, c’est parce qu’ils observent un déclin de la réallocation de l’emploi américain depuis les années soixante-dix que Ryan Decker, John Haltiwanger, Ron Jarmin et Javier Miranda (2014) suggèrent un affaiblissement du processus de production créatrice aux Etats-Unis ces dernières décennies. 

Garcia-Macia et ses coauteurs tirent trois grandes conclusions de leur analyse. Premièrement, l’essentiel de la croissance provient des entreprises en place et non des nouvelles entreprises. Les entreprises ayant moins de cinq ans ne représentent en effet qu’une faible part de l’emploi. Deuxièmement, l’essentiel de la croissance américaine semble davantage provenir des améliorations apportées aux variétés de produits déjà existantes plutôt qu’à la création de nouvelles variétés (aussi bien de la part des entreprises en place depuis longtemps que de la part de nouvelles entreprises). Troisièmement, les améliorations apportées par les entreprises en place à leurs propres produits semblent jouer un rôle plus déterminant que la destruction créatrice. En l’occurrence, la destruction créatrice contribuerait à 25 % de la croissance américaine, tandis que le reste de cette dernière s’expliquerait par les entreprises en place. Quatrièmement, les contributions des entreprises entrantes et de la destruction créatrice ont décliné entre la période 1976-1986 et la période 2003-2013, tandis que se sont accrues les contributions des entreprises en place depuis longtemps, notamment via l’amélioration de leurs propres innovations.

 

Références

AGHION, Philippe, Ufuk AKCIGIT & Peter HOWITT (2014), « What do we learn from Schumpeterian growth theory? », in Handbook of Economic Growth.

AGHION, Philippe, & Peter HOWITT (1992), « A model of growth through creative destruction », inEconometrica, vol. 60, n° 2, mars.

AKCIGIT, Ufuk, & William R. KERR (2015), « Growth through heterogeneous innovations », Banque de Finlande, research discussion paper, n° 28/2013. 

CHRISTENSEN, Clayton (1997), The Innovator’s Dilemma: When New Technologies Cause Great Firms to Fail.

DECKER, Ryan, John HALTIWANGER, Ron JARMIN et Javier MIRANDA (2014), « The role of entrepreneurship in US job creation and economic dynamism », in The Journal of Economic Perspectives, vol. 28, n° 3.

GARCIA-MACIA, Daniel, Chang-Tai HSIEH & Peter J. KLENOW (2016), « How destructive is innovation? », NBER, working paper, n° 22953, décembre.

GROSSMAN, Gene M., & Elhanan HELPMAN (1991), « Quality ladders in the theory of growth », in Review of Economic Studies, vol. 58, n° 1.

ROMER, Paul (1990), « Endogenous technological change », in Journal of Political Economy, vol. 98, n° 5.

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30 août 2016 2 30 /08 /août /2016 22:23

Beaucoup partent du principe que la croissance du PIB par tête aux Etats-Unis s’élèvera autour de 2 % par an à moyen terme. Il s’agit du rythme moyen qu’il a atteint aussi bien à long terme, entre 1870 et 2007, que plus récemment. Si la population s’accroît au rythme de 0,75 % par an au cours de la prochaine décennie, cela suggère que la croissance du PIB étasunien s’élèvera en moyenne à environ de 2,75 % par an.

GRAPHIQUE Taux de croissance annuel moyen du PIB par heure aux Etats-Unis (en %)

A quel point la croissance américaine sera-t-elle faible à long terme ?

source : Fernald (2016)

Mettant en question de telles estimations, John Fernald (2016) s'est demandé quel sera le rythme soutenable de la croissance du PIB aux Etats-Unis, c’est-à-dire lorsque l’économie américaine s’émancipera des faiblesses de court terme associées à la Grande Récession. Il estime plausible que la croissance du PIB par tête s’élèvera autour de 0,9 % par an à très long terme, tandis que la croissance du PIB sera comprise entre 1,5 et 1,75 % par an. En l’occurrence, cette dernière s’élèvera à 1,6 % par an, dans les 7 à 10 prochaines années, selon l’estimation privilégiée par Fernald. Cela implique que les salaires moyens et les niveaux de vie des ménages américains progresseront plus lentement que par le passé. Cela signifie pour les entreprises que leurs ventes s’accroîtront elles-mêmes plus lentement. Les administrations publiques verront leurs recettes fiscales augmenteront plus lentement. Enfin, cela signifie également que le taux d’intérêt d’équilibre, le « taux d’intérêt naturel », sera lui-même plus faible que par le passé, ce qui confirme l’idée que les taux directeurs de la Fed se maintiendront à de plus faibles niveaux qu’au cours des précédentes décennies.

Selon Fernald, la faiblesse de la croissance américaine s’expliquera essentiellement par deux facteurs, en l’occurrence la scolarité et la démographie. Premièrement, Fernald estime qu’il est peu probable que le niveau d’éducation connaisse à nouveau la même croissance qu’il a pu connaître au vingtième siècle. Par conséquent, l’élévation de la réussite scolaire va moins accroître la qualité du travail qu’elle ne le fit par le passé, si bien qu’elle contribuera par là même moins à la croissance de la productivité. Deuxièmement, en raison du vieillissement et des départs à la retraite des baby boomers, l’emploi va s’accroître plus lentement que la population totale, alors même que cette dernière risque elle-même d’être plus lente qu’elle ne le fut par le passé. Au cours de la seconde moitié du vingtième siècle, l’entée des baby boomers et des femmes dans la population active permettait au PIB par tête de s’accroître plus rapidement que le PIB par heure, mais désormais c’est l’inverse : avec le vieillissement démographique, le PIB par tête s’accroît plus lentement que le PIB par heure.

Bien sûr, ces diverses prévisions sont entourées d’une forte incertitude. Les modestes prévisions de croissance auxquelles aboutit Fernald supposent que la croissance de la productivité se maintiennent au même rythme que celui qu’elle atteignait en moyenne au cours de la période comprise entre 1973 et 1995 ou bien après 2004. Ces prévisions, pour être exactes, exigent donc que la croissance de la productivité soit plus rapide que ce que nous avons pu observer depuis 2010. L’une des questions qui se pose est si le ralentissement postérieur à 2004, que Fernald (2014) a lui-même tout particulièrement étudié et qui est souvent attribué à l’essoufflement des gains associés à la diffusion des nouvelles technologies d’information et de la communication, est pleinement structurel et se poursuivra à l’avenir ; certains, comme Diego Anzoategui, Diego Comin, Mark Gertler et Joseba Martinez (2016), affirment toutefois qu’il pourrait, du moins en partie, être d’origine conjoncturelle, ce qui suggère que la croissance de la productivité américaine puisse sensiblement s’accélérer à mesure que la reprise se poursuit.

Le rythme futur auquel se poursuivra l’innovation reste profondément incertain, comme l’illustrent les débats entre les techno-pessimistes et les techno-optimistes. Parmi les seconds, Brynjolfsson et McAfee (2014), Martin Neil Baily, James Manyika et Shalabh Gupta (2013) et Chad Syverson (2013) s’attendent à une accélération de la croissance de la productivité. De leur côté, John Fernald et Charles Jones (2014) suggèrent que le futur modèle de croissance pourrait fortement différent du précédent, notamment parce qu’il risque de dépendre davantage du potentiel innovateur des robots et de l’apprentissage automatique ou bien encore de l’essor de la Chine, de l’Inde et d’autres pays émergents comme centre de recherche. 

 

Références

ANOATEGUI, Diego, Diego COMIN, Mark GERTLER & Joseba MARTINEZ (2016), « Endogenous technology adoption and R&D as sources of business cycle persistence », NBER, working paper, n° 22005, février.

BAILY, Martin Neil, James MANYIKA & Shalabh GUPTA (2013), « U.S. productivity growth: An optimistic perspective », in International Productivity Monitor, vol. 25.

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

FERNALD, John G. (2014), « Productivity and potential output before, during, and after the Great Recession », 29ème conference annuelle du NBER en macroéconomie.

FERNALD, John G. (2016), « Reassessing longer-run U.S. growth: How low? », Federal Reserve Bank of San Francisco, working paper, n° 2016-18, août.

FERNALD, John G., & Charles I. JONES (2014), « The future of U.S. economic growth », Federal Reserve Bank of San Francisco, working paper, n° 2014-02, janvier.

SYVERSON, Chad (2013), « Will history repeat itself? Comments on “Is the information technology revolution over?” », International Productivity Monitor, vol. 25.

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24 juillet 2016 7 24 /07 /juillet /2016 22:59

Si certains, comme Robert Gordon (2012), craignent que la croissance s’essouffle avec le ralentissement de l’innovation, d’autres pensent que cette dernière se poursuit au contraire à un rythme soutenu, mais avec de profonds effets pervers. Beaucoup, comme Erik Brynjolfsson et Andrew McAfee (2012), craignent que les avancées technologiques, notamment celles associées à la révolution numérique, entraînent une réduction du nombre d’emplois disponibles dans l’économie. Certains, comme Lukas Karabarbunis et Brent Neiman (2013) estiment que la réduction de la part du revenu national rémunérant le travail que l’on a pu également observer ces dernières décennies dans les pays développés, en particulier aux Etats-Unis, s’explique précisément par le progrès technique : la baisse du prix des biens d’investissement, liée aux technologies d’information et de communication, pousserait les entreprises à délaisser le travail pour le remplacer par du capital dans le processus de production. Enfin beaucoup estiment également que le progrès technique a alimenté les inégalités salariales ces dernières décennies. Il serait en effet « biaisé en faveur du travail qualifié » (skill-biased) : les machines tendent à être plutôt complémentaires avec le travail qualifié, mais substituables avec le travail peu qualifié. D’un côté, les avancées technologiques permettent d’automatiser un nombre croissant de tâches de production, ce qui réduit la demande de main-d’œuvre qualifiée. De l’autre, l’innovation et l’adoption de machines toujours plus complexes accroissent la demande de main-d’œuvre très qualifiée. Comme la rémunération d'un facteur est censée être d'autant plus forte qu'il est demandé, les travailleurs peu qualifiés voient leurs salaires stagner, voire diminuer, tandis que les travailleurs qualifiés voient leurs salaires augmenter.

Daron Acemoglu et Pascual Restrepo (2016a, 2016b) jugent que certaines de ces craintes sont exagérées. Beaucoup par le passé, notamment certains des économistes les plus influents, qu’il s’agisse de Ricardo, de Keynes, de l’historien Heilbroner ou encore de Leontief, ont estimé que le « travail humain » deviendrait « redondant » et qu’un véritable « chômage technologique » se généraliserait. Les événements ont donné tort à ces auteurs... pour l'instant. Cela ne signifie pas que la présente vague d’innovations technologiques n’est pas destructrice d’emplois. Mais pour Acemoglu et Restrepo, rien ne suggère non plus qu’elle diffère des précédentes vagues d’innovations. Les dynamiques sur les marchés du travail des pays développés seraient en effet impulsées par deux forces technologiques : d’une part, l’automatisation des tâches existantes et, d’autre part, la création de nouvelles tâches de production complexes. Ces deux forces contribuent à la croissance économique, mais elles n’ont pas le même impact sur les prix des facteurs, l’emploi et les parts du revenu national rémunérant chaque facteur. L’automatisation permet aux entreprises de réaliser des tâches qui étaient autrefois réalisées par les travailleurs avec du capital, tandis que la création de nouvelles tâches complexes (pour lesquelles les travailleurs disposent d’un avantage comparatif par rapport aux machines) permet aux entreprises de remplacer les vieilles tâches par de nouvelles variantes pour lesquelles les travailleurs sont plus productifs.

Acemoglu et Restrepo proposent alors une modélisation pour examiner les répercussions de ces deux formes de progrès technique sur la croissance, l’emploi, les salaires et la répartition du revenu national. Ils s'inscrivent pleinement dans la tradition néoclassique en considérant que l'usage et la rémunération de chaque facteur de production dépend avant tout de son prix relatif. Dans la version statique de leur modèle, le capital est fixe et la technologie exogène. Ils montrent alors que la mécanisation réduit l’emploi et le part du revenu national rémunérant le travail, mais qu’elle est également susceptible de réduire les salaires. La création de tâches plus complexes conduit à l’enchaînement inverse : non seulement elle entraîne une hausse de l’emploi, de la part du revenu national rémunérant le travail et des salaires, mais elle est également susceptible de pousser le taux de rendement du capital à la baisse. Dans cette optique, pour que les avancées technologiques ne conduisent pas à l’avenir à une destruction nette d’emplois, la création de tâches domestiques doit être au moins aussi rapide que le processus d’automatisation.

Acemoglu et Restrepo complètent ensuite leur modèle en endogénéisant l’accumulation du capital et l’orientation de la recherche-développement en faveur de l’une ou de l’autre des forces technologiques en fonction des opportunités de profit qu’elles offrent respectivement. Par exemple, plus le coût du capital diminue, plus l’automatisation sera profitable, ce qui stimule cette dernière. Un sentier de croissance équilibrée et stable est possible, mais à la condition que l’automatisation et la création de nouvelles tâches complexes progressent au même rythme. La réponse du capital assure que les gains de productivité tirés de l’automatisation et de l’introduction de nouvelles tâches complexes affectent directement le travail (le facteur qui est relativement inélastique) et accroissent les salaires globaux à long terme, ce qui correspond à ce qu’Acemoglu et Restrepo qualifient d’« effet de productivité ». Même si ce dernier pousse les salaires réels à la hausse, l’automatisation réduit toujours la part du revenu national rémunérant le travail. Toutefois, à long terme, la réponse endogène de la technologie ramène la part du travail dans le revenu national et l’emploi à leurs niveaux initiaux, en raison d’effets-prix. Par exemple, si l’automatisation est plus rapide que la création de nouvelles tâches complexes, les forces du marché provoquent un ralentissement de l’automatisation et une accélération de la création de nouvelles tâches complexes. En effet, une hausse de l’automatisation réduit le coût d’usage du travail dans la production, ce qui décourage l’automatisation de nouvelles tâches et réoriente la recherche-développement en faveur de la création de nouvelles tâches intensives en travail. Au final, après avoir diminué, la part du revenu national rémunérant le travail augmente à nouveau. En outre, Acemoglu et Restrepo suggèrent qu’une automatisation rapide ne signale pas forcément une régression du travail, mais qu’elle pourrait au contraire précéder une phase d’innovations technologiques favorisant le travail.

Bien que l’économie possède de puissantes forces autocorrectrices, l’équilibre se caractérise cependant par un excès d’automatisation et par d'insuffisantes créations de nouvelles tâches complexes. Cette inefficacité apparaît parce que la mécanisation, qui permet aux entreprises d’économiser en termes de masse salariale, réagit aux hauts salaires : lorsqu’une partie des salaires correspond à des rentes, alors il y aura davantage d’automatisation que ne le désirerait un planificateur social et la technologie est alors biaisée, de façon inefficace, en faveur de la substitution du travail par le capital.

Finalement, Acemoglu et Restrepo étendent leur modèle pour prendre en compte la diversité des compétences et ils considèrent que la main-d’œuvre qualifiée présente un avantage comparatif dans les nouvelles tâches complexes. L’automatisation détruit les emplois des travailleurs peu qualifiés, ce qui accroît les inégalités de revenu en réduisant la demande de travail peu qualifié. De même, toujours parce que les travailleurs qualifiés ont un avantage comparatif dans les nouvelles tâches complexes, la création de telles tâches contribue également à accroître les inégalités de revenu, mais cette fois-ci en stimulant la demande de travail qualifié. Mais des forces autocorrectrices limitent la hausse des inégalités à long terme. En effet, les nouvelles tâches finissent pas être standardisées, si bien qu'elles peuvent employer des travailleurs peu qualifiés de façon plus productive.

 

Références

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2016a), « The race between machine and man: Implications of technology for growth, factor shares and employment », NBER, working paper, n° 22252, mai.

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2016b), « The race between machines and humans: Implications for growth, factor shares and jobs », in voxEU.org, juillet.

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

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

KARABARBUNIS, Lukas, & Brent NEIMAN (2013), « The global decline of the labor share », NBER, working paper, n° 19136.

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