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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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8 septembre 2017 5 08 /09 /septembre /2017 21:42
Est-il de plus en plus difficile d’avoir de nouvelles idées ?

Plusieurs modèles de croissance économique considèrent que la création de nouvelles idées constitue l’une des sources essentielles de la croissance économique ; en l’occurrence, la croissance à long terme dépendrait tout particulièrement du nombre de chercheurs et de la productivité de leurs efforts de recherche.

Or, plusieurs analyses ont suggéré que les nouvelles idées pourraient être de plus en plus dures à trouver. Par exemple, Zvi Griliches (1994) a recensé diverses études suggérant que le nombre de brevets par dollar dépensé en recherche a tendance à décliner au cours du temps, autrement dit que le dépôt d’un brevet nécessite en amont des dépenses en recherche toujours plus importantes. Benjamin Jones (2009) confirme cette baisse d’efficacité de l’activité de recherche en constatant que l’âge auquel les inventeurs déposent leur premier brevet a tendance à augmenter, de même que la taille des équipes de chercheurs. Tyler Cowen (2011) estime que l’innovation, comme les facteurs travail et capital, est marquée par des rendements décroissants : les chercheurs ont tout d’abord « cueilli » les idées les plus faciles d’accès, si bien qu’il est de plus en plus difficile pour eux d’en saisir de nouvelles. Parce que le progrès technique aurait atteint un plateau, les pays développés feraient face à une grande stagnation. Partageant ce pessimisme, Robert Gordon (2012) doute que la croissance économique se poursuive dans les pays développés : non seulement le flux d’innovations se tarit, mais les innovations d’aujourd’hui se révèlent aussi moins influentes que celles du passé.

Plus récemment, Nicholas Bloom, Charles Jones, John Van Reenen et Michael Webb (2017) ont noté que les efforts de recherche se sont substantiellement accrus ces dernières décennies, mais aussi que la productivité de la recherche a fortement décliné en parallèle. La loi de Moore en offre selon eux une bonne illustration. D’après celle-ci, le nombre de transistors contenus dans une puce informatique double environ tous les deux ans, ce qui correspond à une croissance annuelle d’environ 35 %. Or, cette croissance ne s’est maintenue qu’avec l’embauche d’un nombre toujours plus important de chercheurs : le nombre de chercheurs qui est aujourd’hui nécessaire pour que la densité des puces informatiques continue de doubler tous les deux ans est plus de 18 fois plus important qu’au début des années soixante-dix. Autrement dit, la productivité de la recherche dans le secteur des semi-conducteurs aurait fortement décline, au rythme annuel moyen de 6,8 %.

Plusieurs études de cas suggèrent que la productivité de la recherche déclinerait également dans d’autres secteurs de l’économie américaine, notamment celui de la recherche médicale. Cela ne signifie pas pour autant que la productivité de la recherche ait décliné au niveau de l’économie dans son ensemble. En effet, si les variétés existantes présentent des rendements décroissants, il est possible que de nouvelles variétés apparaissent et contrarient cette tendance. Or Bloom et ses coauteurs constatent que la productivité de la recherche américaine au niveau agrégé a été divisée par 41 depuis les années trente : elle diminue au rythme de 5 % par an, si bien qu’elle est divisée par deux tous les 13 ans. Autrement dit encore, l’économie américaine doit doubler ses efforts de recherches tous les 13 ans pour maintenir constante la croissance du PIB par tête. Bref, les idées semblent effectivement de plus en plus difficiles à trouver.

Ce ralentissement de la productivité de la recherche a pu contribuer ces dernières années au ralentissement de la croissance de la productivité et ainsi du PIB. Pour autant, la production de nouvelles idées et la croissance économique se sont poursuivies (du moins jusqu’à présent), mais parce que les efforts de recherche se sont fortement accrus pour compenser le déclin de leur productivité.

 

Références

BLOOM, Nicholas, Charles I. JONES, John Van REENEN & Michael WEBB (2017), « Are ideas getting harder to find? », CEP, discussion paper, n° 1496, septembre.

COWEN, Tyler (2011), The Great Stagnation: How America Ate All the Low-hanging Food of Modern History, Got Sick, and Will (Eventually) Feel Better.

GORDON, Robert (2012), « Is US economic growth over? Faltering innovation confronts the six headwinds », CEPR, policy insight, n° 63.

GRILICHES, Zvi (1994), « Productivity, R&D and the data constraint », in American Economic Review, vol. 84, n° 1.

JONES, Benjamin F. (2009), « The burden of knowledge and the death of the renaissance man: Is innovation getting harder? », in Review of Economic Studies, vol. 76, n° 1.

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4 juillet 2017 2 04 /07 /juillet /2017 18:03
La croissance de la productivité menace-t-elle l’emploi ? 

Plusieurs études empiriques ont cherché à déterminer si les récentes avancées technologiques ont réduit la demande agrégée de travail ou freiné la croissance des salaires. Par exemple, Terry Gregory, Anna Salomons et Ulrich Zierahn (2016) ont estimé que les effets négatifs que l’automatisation des tâches routinières a pu avoir sur les emplois moyennement qualifiés en Europe ont été compensés par une création d’emplois via l’accroissement de la demande. En observant 17 pays européens, Georg Graetz et Guy Michaels (2015) estiment que la diffusion des robots industriels a stimulé la productivité du travail, la valeur ajoutée, les salaires et la productivité globale des facteurs ; elle n’a pas significativement affecté la durée du travail, sauf peut-être pour les travailleurs peu ou moyennement qualifiés. Plus pessimistes, Daron Acemoglu et Pascual Restrepo (2017) concluent de leur côté que les robots peuvent réduire l’emploi et les salaires : aux Etats-Unis, l'ajout d'un robot industriel pour mille travailleurs réduit le ratio emploi sur population de 0,18 à 0,34 points de pourcentage et les salaires de 0,25 à 0,5 %.

David Autor et Anna Salomons (2017) jugent que les constats auxquelles ces études aboutissent sont toutefois très difficilement généralisables. En effet, les robots n'opèrent que dans un ensemble limité d'applications industrielles, essentiellement dans l'industrie lourde, or à mesure que l'usage des robots s'étendra en dehors de l'industrie, les répercussions que l'automatisation a sur l'emploi seront susceptibles de changer. Autor et Salomons ont donc cherché à élargir la focale en étudiant la relation entre la croissance de la productivité et l’emploi dans 19 pays sur plus de 35 ans. Ils constatent que l’emploi au niveau du pays s’accroît généralement à mesure que la productivité agrégée augmente. Autrement dit, au cours des dernières décennies, la croissance de la productivité s’est révélée être bénéfique, et non nocive, pour l’emploi. Ce résultat demeure même avec des mesures alternatives de l’emploi, qu’il s’agisse du nombre de travailleurs occupant un emploi ou du ratio rapportant le nombre de travailleurs occupés sur le nombre de personnes en âge de travailler.

Et pourtant, Autor et Salomons constatent aussi que l’emploi au niveau sectoriel chute à mesure que la productivité sectorielle augmente. En fait, les effets négatifs que peut avoir une hausse de la productivité au niveau sectoriel sont compensés par des effets de débordement positifs sur le reste de l’économie. Ceux-ci sont tellement importants qu’ils font plus que compenser les pertes d’emploi dans les secteurs réalisant de forts gains de productivité. L’impact direct (négatif) et l’impact indirect (positif) de la croissance de la productivité sur l’emploi sont tous deux très importants ; pour autant, son effet net sur l'emploi est certes positif, mais au final assez modeste. Ce résultat demeure même quand Autor et Salomons considèrent des mesures alternatives de la productivité, qu’il s’agisse de la production par travailleur, de la valeur ajoutée par travailleur ou de la productivité au niveau sectoriel. En outre, ils notent aussi que ce résultat reste vérifié, non seulement pour l’emploi, mais aussi pour la consommation finale, ce qui leur suggère que la croissance de la productivité entraîne une réaction de la production qui compense l’effet direct et négatif que la croissance de la productivité a sur l’emploi.

Si la croissance de la productivité a été neutre pour la demande de travail agrégée, cela ne l'a pas été pour la demande de travail en fonction des qualifications. Autor et Salomons constatent en effet qu’une croissance rapide de la productivité dans les secteurs primaire et secondaire, en particulier dans l’industrie manufacturière, a entraîné une forte réallocation des travailleurs vers le tertiaire, que ce soit dans les services très intensifs en qualifications, notamment la santé, l’éducation ou la finance, mais aussi dans les services peu intensifs en qualifications, comme la restauration, le nettoyage et l’hôtellerie. Or, les emplois de services présentent une répartition bimodale en termes de compétences : les emplois peu qualifiés et très qualifiés représentent une part disproportionnée de l’emploi tertiaire. Par conséquent, la réallocation de la main-d’œuvre au profit des services contribue à la polarisation de la demande de travail au niveau agrégé que l’on a pu observer ces dernières décennies aussi bien en Europe [Goos et alii, 2009] qu’aux Etats-Unis [Autor et alii, 2006] : les parts des emplois peu qualifiés et des emplois très qualifiés dans l’emploi total ont eu tendance à augmenter ou, pour le dire autrement, la part des emplois moyennement qualifiés a eu tendance à décliner. 

Autor et Salomons estiment que la croissance de la productivité n’apparaît pas être le principal facteur derrière l’accroissement ou le déclin de l’emploi. Les variations nettes de l’emploi résultant aussi bien directement qu’indirectement de la croissance de la productivité sont assez modestes : elles ne représentent que quelques points de pourcentage de l’emploi total sur l’espace de trois décennies. Le principal facteur de la croissance de l’emploi est la croissance démographique : le nombre de travailleurs varie de concert avec la croissance globale de la population d’un pays. Ce sont fondamentalement l’offre de travail et la demande finale de biens et services qui déterminent conjointement le niveau d’emploi ; et ces deux forces sont elles-mêmes directement impulsées par la croissance de la population de travailleurs-consommateurs.

Bien sûr, Autor et Salomons rappellent que leurs résultats sont tirés des données passées ; rien ne certifie que la relation entre la croissance de la productivité et l’emploi restera aussi bénigne qu’elle l’a été par le passé. Leur analyse suggère que les récentes avancées technologiques ont eu jusqu’à présent pour effet pervers, non pas de déprimer la demande agrégée de travail, mais plutôt d’alimenter les inégalités de revenu : la croissance des emplois disponibles a beau se maintenir peu ou prou au rythme de la croissance démographique, beaucoup des nouveaux emplois créés par une économie de plus en plus automatisée sont instables et n’offrent à leur détenteur qu’un faible salaire.

 

Références

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2017), « Robots and jobs: Evidence from U.S. labor markets », NBER, working paper, n° 23285.

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

AUTOR, David, & Anna SALOMONS (2017), « Does productivity growth threaten employment? », 19 juin.

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

GRAETZ, Georg, & Guy MICHAELS (2015), « Robots at work », CEP, discussion paper, n° 1335.

GREGORY, Terry, Anna SALOMONS, & Ulrich ZIERAHN (2016), « Racing with or against the machine? Evidence from Europe », ZEW, discussion paper.

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