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Le graphique du jour (le piège de nos croyances)

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Le graphique, trouvé ici, reprend en abscisse la part effective des immigrés dans la population de différents pays et, en ordonnée, la part estimée par les citoyens de ces mêmes pays. La ligne rouge rassemble les points où parts estimées et parts effectives sont égales. Tous les pays sont au-dessus, signe que tout le monde surévalue la part des immigrés dans la population.

immigrationTous sont au-dessus, mais certains plus que d’autres. A ce petit jeu, ce sont les français qui se trompent le plus : la part des immigrés dans la population est de 10%, les français la déclarent en moyenne comprise entre 25 et 30%.

Je m’interroge sur une causalité : est-ce parce que nos politiques sont incapables de parler sérieusement d’immigration que les citoyens surestiment autant les chiffres, où est-ce parce que les citoyens surestiment autant ces chiffres que les politiques sont incapables d’en parler sérieusement ? Causalité circulaire, peut-être.

On pourrait élargir à bien d’autres sujets : piégés par nos croyances, nous avons tous du mal à voir les évidences et à agir en conséquence…

Saupoudrage

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S’il y a un terme que j’aimerais voir supprimer du vocabulaire politique, c’est sans conteste celui-là : « saupoudrage ».

Je l’ai entendu mille fois, notamment quand il s’agit d’innovation et de recherche : il ne faut pas « saupoudrer », il faut concentrer l’effort sur les meilleurs. « Saupoudrer », c’est gaspiller.

Eviter le saupoudrage semble frappé du coin du bon sens. Imaginez que vous ayez 1000€. Vous avez le choix entre investir dans un projet A qui rapporte 0% par an et un projet B qui rapporte 10% par an. Saupoudrer, c’est répartir l’investissement entre A et B. Stupide. Concentrer, c’est mettre tous vos sous sur B. Intelligent.

Sauf que.

En matière de recherche et d’innovation, activités qui se caractérisent fondamentalement par une incertitude radicale sur les bénéfices attendus, anticiper la rentabilité d’un investissement sur le projet A ou sur le projet B, comment dire… ce n’est pas facile… Supposons que le projet A rapportera quelque chose entre 0% et 10% et que je projet B rapportera quelque chose comme entre 0% et 10%… Vous faites quoi ?

Pour ce que je peux en voir, la solution des politiques en France oscille entre deux options.

Première option : le politique décide des domaines dans lesquels il faut investir. Si le projet A relève du domaine X et le projet B du domaine Y, que le politique pense que le domaine X est le domaine d’avenir, il soutiendra le projet A. S’il pense que l’avenir est le domaine Y, il soutiendra B.

Le problème est que les chercheurs ne sont pas fous. Prenons l’exemple fictif d’une région que nous nommerons Patagonie Chérie, dont la présidente pense que l’avenir est au domaine de la Décroissance Bleue. Tout projet de recherche, de colloque, de chercheur invité, …, relevant de ce domaine est un bon projet. Tout projet qui s’en écarte est un mauvais projet. Le chercheur un peu malin (et le chercheur est malin) habillera systématiquement son projet pour qu’il rentre dans les cases de la Décroissance Bleue.

Deuxième option, quand par exemple les projets A et B appartiennent au même domaine (ou que les porteurs des projets A et B, pas fous, ont ciblé les domaines soutenus par les politiques, que tous relèvent de la Décroissance Bleue, donc) : les politiques regardent la performance passée des porteurs de projet. Si le porteur du projet A a été plus « performant » dans le passé, autant le financer ; si le porteur du projet B a été plus performant, on le soutient. L’investissement public ne correspond alors plus à un pari sur le futur, mais à une récompense du passé (je passe les cas où le politique se moque des projets A et B, qu’il connait bien le porteur de A, pas trop le porteur de B, que donc il finance le projet A, ce genre de trucs. Effets relations sociales, quoi, mais dans la vraie vie, ça n’existe pas).

Est-ce une bonne solution ? Pas sûr : c’est une bonne solution si l’on pense que les rendements de l’investissement sont constants ou croissants (que les meilleurs d’hier seront les meilleurs de demain, donc), mais s’ils sont décroissants, c’est une très mauvaise solution. Or, il semble qu’en matière de recherche, les rendements sont plutôt décroissants. Qu’au-delà de ce point, quand on ne sait pas de quoi demain sera fait, autant laisser ouvertes les options, miser sur la diversité, quoi.

D’où ma détestation du terme de « saupoudrage », que chacun fait rimer avec celui de « gaspillage ». « Arrosage » serait mieux : quand on ne sait pas où pousseront les « pépites » de demain, comme on dit, autant « arroser » à différents endroits, voir ce qu’il adviendra. Stratégie plus futée, je me dis. Quitte à évaluer un peu plus, à demander aux porteurs de projets de définir eux-mêmes des objectifs intermédiaires, d’évaluer s’ils sont atteints ou pas, de continuer à soutenir ou pas, en fonction.

Pas très français comme démarche. Le politique ne veut que financer ce qui marchera. Dès lors, soit il se construit sa propre théorie, pour discriminer en amont (devenant par exemple le chantre de la « Décroissance Bleue », ou des choses approchantes), soit il concentre sur le passé (ou bien sur son réseau social).

L’alternative ? Un jeu essai/erreur, laisser leur chance à plus de gens, « arroser », donc. Analyser ce que les porteurs de projets s’assignent, comme objectifs. Les évaluer chemin faisant, ensuite. Rediriger les financements, en fonction.

Préserver la diversité, toujours. Demain serait bien triste si on savait déjà ce qu’il sera.

Inversion de la courbe du chômage : un nouveau petit point

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L’Insee vient de mettre en ligne les taux de chômage trimestriels par zones d’emploi (304 zones en France métropolitaine) pour le 4ème trimestre 2015. L’occasion de refaire un point à l’échelle infra-nationale sur la question de l’inversion de la courbe du chômage.

A l’échelle du pays, c’est clair, le chômage stagne : la moyenne simple des taux de chômage par zone d’emploi était à 9,9% fin 2012, 9,8% fin 2013, 10,2% fin 2014 et 10,1% fin 2015. Mais rien ne dit que des choses ne bougent pas à des échelles plus fines.

La dernière fois que je m’étais livré à l’exercice, on observait peu de changement, moins d’une dizaine de zones avaient vu leur taux de chômage baissé. Cette fois, leur nombre est plus important : 75 des 304 zones d’emploi ont un taux de chômage au dernier trimestre de 2015 inférieur à leur taux de chômage au dernier trimestre de 2012. Dans certains cas, la variation est faible, dans d’autres cas, elle est relativement forte.

Pour le montrer, on peut commencer par cartographier l’écart entre les deux taux de chômage (taux 2012 – taux 2015). Une valeur positive signifie que le taux de chômage a baissé, d’autant plus que la valeur est élevée.

inversion

Les zones en bleu sont celles qui ont connu une hausse du chômage ; celles en jaune et en orange ont connu une baisse du taux : entre 0,1 et 0,6 points de pourcentage pour les zones en jaune, entre 0,6 et 1,2 points de pourcentage pour celles en orange.

Vous pouvez découvrir le détail des 75 zones d’emploi ici : le nom de la zone, sa région d’appartenance, le taux de chômage aux deux dates et la variation du taux. Elles sont classées de la plus forte variation à la plus faible. Les 15 zones en orange sont les suivantes :

zone d’emploi région  2012  2015 écart
Douai Nord-Pas-de-Calais-Picardie 14.8 13.6 1.2
Calais Nord-Pas-de-Calais-Picardie 16.8 15.7 1.1
Vesoul Bourgogne-Franche-Comté 10.0 9.1 0.9
Vallée de l’Arve Auvergne-Rhône-Alpes 10.5 9.6 0.9
Lens-Hénin Nord-Pas-de-Calais-Picardie 17.0 16.1 0.9
Ussel Aquitaine-Limousin-Poitou-Charentes 7.8 7.1 0.7
Verdun Alsace-Champagne-Ardenne-Lorraine 11.6 10.9 0.7
Saint-Flour Auvergne-Rhône-Alpes 6.6 5.9 0.7
Limoux Languedoc-Roussillon-Midi-Pyrénées 13.6 12.9 0.7
Sens Bourgogne-Franche-Comté 11.3 10.7 0.6
Saint-Malo Bretagne 9.8 9.2 0.6
Château-Thierry Nord-Pas-de-Calais-Picardie 12.2 11.6 0.6
Vendôme Centre-Val-de-Loire 8.7 8.1 0.6
Bar-le-Duc Alsace-Champagne-Ardenne-Lorraine 9.0 8.4 0.6

On peut symétriquement regarder les zones qui ont connu la dégradation la plus forte de leur situation. En voici la liste :

zone d’emploi région 2012 2015 écart
Porto-Vecchio Corse 10.5 12.8 -2.3
Bastia Corse 10.0 11.6 -1.6
Autun Bourgogne-Franche-Comté 9.3 10.8 -1.5
Sartène-Propriano Corse 11.2 12.7 -1.5
Morteau Bourgogne-Franche-Comté 6.5 7.9 -1.4
Troyes Alsace-Champagne-Ardenne-Lorraine 11.2 12.4 -1.2
Ganges Languedoc-Roussillon-Midi-Pyrénées 12.6 13.8 -1.2
Menton Vallée de la Roya Provence-Alpes-Côte d’Azur 8.8 10 -1.2
Montereau-Fault-Yonne Ile-de-France 11.0 12.1 -1.1
Guingamp Bretagne 9.5 10.6 -1.1
Carhaix-Plouguer Bretagne 9.4 10.4 -1.0
Montauban Languedoc-Roussillon-Midi-Pyrénées 10.9 11.9 -1.0
Céret Languedoc-Roussillon-Midi-Pyrénées 15.0 16 -1.0
Orly Ile-de-France 9.9 10.8 -0.9
Romorantin-Lanthenay Centre-Val-de-Loire 9.5 10.4 -0.9
Aubenas Auvergne-Rhône-Alpes 13.0 13.9 -0.9
Nice Provence-Alpes-Côte d’Azur 9.7 10.6 -0.9
Cavaillon-Apt Provence-Alpes-Côte d’Azur 12.4 13.3 -0.9

Comme dit dans un autre billet, attention cependant à l’interprétation des taux de chômage : certaines zones ont un faible chômage qui se conjugue à de faibles créations d’emploi, d’autres un fort chômage mais une dynamique forte de création d’emploi, etc. Il est aussi possible que sur certains territoires, le “renoncement” à chercher un emploi soit plus fort, ce serait à regarder. Cela semble quand même bouger un peu, en positif, notamment dans quelques zones de la nouvelle région “Hauts de France”, particulièrement exposées au problème du chômage.

Aquitaine – Limousin – Poitou-Charentes : quels secteurs clés ?

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J’ai présenté hier, à Angoulême, quelques éléments sur l’économie de la nouvelle région issue de la fusion d’Aquitaine, du Limousin et de Poitou-Charentes (région dite “ALPC” pour l’instant). Le diaporama présenté est visible ici.

Les messages clés que je voulais faire passer étaient les suivants :

  • l’idée selon laquelle la création de richesse et d’emploi passe uniquement en France par quelques métropoles est empiriquement faux. Pour ALPC, donc, tout ne se joue pas à Bordeaux. Pour preuve les deux premières cartes du diaporama, qui montrent des dynamiques d’emploi favorables, sur période longue et sur une période plus récente, sur Bordeaux mais aussi sur d’autres territoires hors métropole,
  • plutôt que de chercher le modèle de développement à répliquer partout, il convient d’étudier précisément les contextes territoriaux, à des échelles assez fines (zones d’emploi, aires urbaines, …), d’identifier les problématiques à traiter et de brancher les bonnes politiques. Faire du sur-mesure plutôt que du prêt-à-porter.

Dans cette perspective, pour commencer à caractériser les contextes territoriaux, une stratégie empirique consiste à repérer ce que j’appelle les “secteurs clés” de la région : des secteurs plus présents sur ce territoire qu’ailleurs en France, l’hypothèse étant que si ces secteurs sont plus présents, c’est sans doute que des avantages comparatifs ont pu se créer au fur et à mesure du temps.

J’ai mobilisé pour cela des données récentes (données Acoss sur l’emploi privé pour l’année 2014, voir ici pour une présentation des données), avec un découpage géographique fin (découpage en zones d’emploi, il y en a 304 France entière dont 33 en ALPC, voir ici pour une présentation des zones d’emploi) et un découpage sectoriel fin (732 secteurs différents, voir ici pour la présentation de cette nomenclature). Si on travaille d’emblée à l’échelle des zones d’emploi, le secteur le plus spécifique (je n’ai retenu que les secteurs employant plus de 1000 personnes et dont le poids est au moins le double du poids moyen observé en France) est celui de la “production de boissons alcooliques distillées”, présent sur la zone d’emploi de Cognac, qui regroupe 2 294 salariés Acoss : le poids de ce secteur sur Cognac est 271 fois le poids observé en moyenne France entière. Suit Bressuire et la “Transformation et conservation de viande de volaille”. Les 48 secteurs répondant à ces critères sont repris dans les deux derniers tableaux de ma présentation.

Une autre stratégie possible consiste à travailler dans un premier temps au niveau d’ALPC dans son ensemble : je retiens les secteurs qui emploient au moins 1000 personnes et dont le poids en ALPC est au moins le double de celui observé France entière. Ils sont au nombre de 31, vous pouvez les découvrir ici. Les 5 secteurs les plus spécifiques sont les suivants :

secteur effectifs spécificité
Fabrication de piles et d’accumulateurs électriques 1 654 14.9
Production de boissons alcooliques distillées 3 277 7.2
Fabrication de placage et de panneaux de bois 1 891 6.6
Construction de bateaux de plaisance 1 918 6.6
Fabrication d’articles céramiques à usage domestique ou ornemental 1 079 5.8

La spécificité est le rapport entre le poids du secteur en ALPC et le poids France entière. Le premier secteur est ainsi 15 fois plus présent en ALPC que France entière. On peut également repérer parmi les 31 secteurs ceux qui pèsent le plus en emploi. Les 5 premiers selon ce critère sont les suivants :

secteur effectifs spécificité
Construction aéronautique et spatiale 15 698 2.8
Activités de centres d’appels 7 454 2.2
Commerce de gros de boissons 5 589 2.3
Fabrication de charpentes et d’autres menuiseries 3 647 2.3
Production de boissons alcooliques distillées 3 277 7.2

Il est possible ensuite de repérer la géographie plus précise de ces secteurs clés, à l’échelle des zones d’emploi voire des communes. Pour les deux secteurs à plus gros effectifs, ça donne ceci.

aéro

On retrouve les zones d’emploi de Bordeaux, Pau, Bayonne, Rochefort, Oloron Sainte-Marie, …

Pour les centres d’appels :

centres_appel

Les zones qui dominent sont Poitiers (la zone du Futuroscope en fait), Bordeaux, La Rochelle, Pau, Tulle.

Ce type de repérage statistique ne suffit pas : il faut ensuite procéder à des analyses plus qualitatives : i) analyses de secteur pour comprendre les déterminants de la dynamique de l’activité, le positionnement des entreprises, les problématiques elles font face, …, ii) analyses des territoires où sont implantées ces entreprises, pour comprendre le pourquoi de leur présence ici, le rapport qu’elles entretiennent au territoire, les liens qu’elle ont avec d’autres entreprises, localement ou ailleurs, etc. Nous nous étions livré à ce type d’exercice (sur le premier point tout au moins) pour l’activité des centres d’appels il y a quelques années, secteur qui emploie de nombreuses personnes mais que les politiques ne veulent pas regarder (pas assez “tendance”), alors qu’à l’évidence il y a des choses à regarder et à faire… Vous pouvez lire l’article ici.

Alain Rousset a indiqué à plusieurs reprises vouloir mettre en place une sorte de “Datar régionale”, avec un volet “intelligence économique” destiné à produire ce type d’analyses et un volet plus opérationnel (quelles politiques enclenche-t-on ensuite ?). Il est clair que cela fait gravement défaut…

Mon sentiment est qu’il convient de ne pas développer une nouvelle structure, mais plutôt de fédérer les ressources et les compétences présentes en Région, à commencer par celles des chercheurs en économie, géographie, sociologie, …, mais aussi celles dont disposent l’Insee, les Agences d’Urbanismes (cruellement absentes en Poitou-Charentes et en Limousin), etc.

Avec un objectif essentiel : ne pas chercher comme l’a fait trop longtemps l’ex-Datar à “vendre” aux territoires un modèle générique de développement (SPL, Pôles de Compétitivité, Métropoles, …), mais plutôt, comme expliqué plus haut, de produire des analyses quantitatives et qualitatives permettant de repérer les problématiques spécifiques à traiter et de brancher ensuite, si nécessaire, les bonnes politiques publiques.

Concentrer le financement de la recherche sur une “élite” est contreproductif

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evangile_StMatthieu_Arras_1230En termes de financement de la recherche, la mode est à la concentration de l’effort au profit de quelques-uns : il faut subventionner les chercheurs excellents qui produiront donc plus de recherche et de la recherche de meilleure qualité. Cette stratégie est vue par la plupart des politiques comme une évidence, à l’échelle européenne, nationale, ou régionale. Dans le monde de la recherche lui-même, elle est considérée par beaucoup comme la bonne solution, même si certains se plaignent de passer trop de temps à rédiger des réponses à appels à projets. “Soutenir l’excellence” et “éviter le saupoudrage” sont devenus les mots d’ordre.

Le problème, c’est que cette évidence n’en est pas une. Repérer les projets excellents n’est pas si simple, si bien que ceux qui bénéficient des fonds, ce ne sont pas nécessairement ceux qui ont déposés les projets les meilleurs, mais ceux qui ont produit dans le passé plus de recherche ou de la recherche considérée comme de meilleure qualité, éléments plus facilement observables. Les financements seraient donc moins une incitation à produire de la bonne recherche dans le futur qu’une récompense pour la recherche passée. Si la performance des chercheurs était constante dans le temps, ce ne serait pas grave, mais si, à l’inverse, elle décroît, c’est une erreur.

Un deuxième problème potentiel est que si l’on donne des sommes très importantes à certaines équipes, ces équipes peuvent être confrontées à des coûts de coordination croissants, que de toute façon leur temps disponible a une limite (surtout s’ils doivent consacrer de plus en plus de temps à répondre à des appels à projets), si bien qu’on ne peut pas raisonnablement imaginer qu’en augmentant à chaque fois les subventions qu’on leur accorde, on va augmenter sans cesse et dans le même rapport leur production scientifique.

Pour savoir quelle stratégie adopter, la bonne démarche consiste donc à regarder les résultats des études empiriques sur le sujet. Ça tombe bien,  un article (découvert sur twitter via @bbernela et @gcabanac) de Philippe Mongeon, Christine Brodeur, Catherine Beaudry et Vincent Larivière vient d’être publié dans la revue Research Evaluation. Il s’intitule “Concentration of research funding leads to decreasing marginal returns”, ce que je traduirais par “Concentrer le financement de la recherche conduit à des rendements marginaux décroissants”. L’article est en accès payant, mais une version préliminaire est visible ici.

L’étude est particulièrement intéressante, car elle s’appuie sur des données de qualité qui lui permettent de mesurer la relation entre le montant des fonds alloués à 12 720 chercheurs québécois sur une période de 15 ans (1998-2012) et leur production scientifique (et l’impact de cette production) entre 2000 et 2013. Le résultat est clair : concentrer le financement sur quelques uns n’est pas efficace. Quelle implication en termes de politique publique ? Si l’objectif est que les chercheurs produisent plus de recherche, et de la recherche de meilleure qualité, il vaudrait mieux, en raisonnant à budget constant, accorder des subventions moins importantes à plus d’équipes, plutôt que de concentrer les financements sur quelques-uns.

Vivement le temps où les politiques et plus généralement les responsables en charge du financement de la recherche, qui, je n’en doute pas, sont convaincus de l’importance de la recherche, regardent un peu les résultats des études en sciences sociales qui portent précisément sur leurs actions…

Taille des villes et performances économiques : une légende urbaine

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city-35002_960_720Mondes Sociaux vient de mettre en ligne un article co-écrit par Michel Grossetti, Benoît Tudoux et moi-même, qui synthétise certains de nos travaux récents sur la question. Vous pouvez le lire en cliquant ici, allez y jeter un œil ne serait-ce que pour les illustrations !

J’aurai l’occasion d’en parler et d’en débattre au Printemps de l’Economie, lors d’une table ronde organisée par l’OFCE, jeudi 14 avril prochain, à laquelle participeront Guillaume Allègre, Xavier Timbeau et Laurent Davezies. Tous les détails sont ici. (Je participe également à deux autres tables rondes : mardi 12 matin sur le thème “quel territoire économique en dehors des périmètres institutionnels?” et mardi 12 après-midi sur le thème “comment favoriser l’innovation sur les territoires?”).

Loi El Khomri : Battle entre économistes

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Joli débat entre économistes, par tribunes pour le Monde interposées (hélas en édition abonnés seulement). Première tribune datée du 4 mars, signée par Aghion, Algan, Benassy-Quéré, etc, favorables à la réforme, même si les auteurs estiment qu’elle doit être complétée. Deuxième tribune datée du 8 mars, signée par Askenazy, Bacache, Behaghel, etc, défavorables à la réforme, même si les auteurs notent quelques points positifs.

Qui a raison ? Pour trancher, certains seront tentés de “compter les galons”, car on sent bien que chaque groupe a cherché à rassembler de prestigieuses signatures, mais comment départager entre Aghion, Tirole, Blanchard, …, d’un côté et Piketty, Cohen, Askenazy, …, de l’autre ? Il y a plus intelligent que ce genre de comptabilité… D’autres encore vont peut-être tenter de repérer le positionnement politique des uns ou des autres, se dire que ceux les plus proches de leurs propres convictions ont certainement raison… Pas beaucoup plus intelligent…

La troisième façon de faire, la plus pertinente selon moi, celle que j’ai proposé à un groupe d’étudiants qui souhaitent échanger sur le sujet la semaine prochaine dans le cadre d’un cours, consiste à recenser les arguments des uns et des autres, identifier les points de convergence et de divergence et, surtout, de s’interroger sur les éléments de preuve avancés par les deux “camps”.

A ce jeu, l’une des tribunes m’apparaît plus convaincante. Mais je ne vous dirai pas laquelle : livrez-vous à l’exercice, rien n’est plus formateur.

On voit des métropoles partout, sauf dans les statistiques

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Nouvelle livraison pour alimenter le débat sur la métropolisation ! L’article co-écrit avec Michel Grossetti a en effet plutôt bien diffusé, il nous semble que notre critique de l’indicateur PIB régional par habitant est globalement acceptée, mais certains chercheurs nous opposent d’autres arguments. Pierre Veltz, par exemple, dans un entretien pour la revue L’Economie Politique (€), reconnaît dans un premier temps le problème :

le PIB régional est un concept qui soulève de nombreux problèmes, qui s’ajoutent à ceux du PIB en général. Où situer, par exemple, la valeur ajoutée produite par une entreprise comme Renault ? Le Technocentre, avec ses salaires élevés, contribue évidemment au PIB de l’Ile-de-France ; mais cette valeur ajoutée n’existerait pas sans les usines de production situées en province ou à l’étranger. La notion de PIB local, dans une économie aussi interconnectée que la nôtre, est artificielle. Par ailleurs, PIB élevé veut dire surtout, en pratique, salaires élevés. Les économistes orthodoxes diront que le salaire élevé récompense une productivité marginale élevée ! Mais le raisonnement est circulaire. On sait bien que la formation des salaires obéit à des normes et des rapports sociaux autres qu’une « productivité marginale » impossible à mesurer. Au total, la valeur ajoutée n’est pas localisable : elle est dans le réseau (pp. 17-18).

Il renvoie cependant, dans le même entretien, à d’autres arguments avancés par Davezies et Pech (2014) résultant de l’exploitation des données sur l’emploi salarié de l’Acoss, pour la période 2008-2012, par Aire Urbaine et par commune et affirme :

Cela dit, et c’est l’essentiel, il y a bien d’autres indicateurs de la force et des effets positifs de la métropolisation que le PIB : la concentration de la qualification, celle de l’emploi… La dynamique récente est à la concentration des créations d’emplois dans les zones métropolitaines (p. 18)

Dans une interview pour Xerfi Canal, il reprend le même argument.

Nous avions pour notre part montré l’absence d’effet taille à l’échelle des zones d’emploi, sur la période 1999-2011, mais le problème est que la comparaison de nos résultats avec ceux de Davezies et Pech (2014) est rendu difficile pour trois raisons : i) le zonage géographique n’est pas le même (zones d’emploi vs. aires urbaines), ii) la variable retenue n’est pas la même (ensemble des actifs occupés vs. emplois salariés privés), iii) la période d’étude n’est pas la même (1999-2011 vs. 2008-2012).

Nous avons donc décidé de mobiliser les mêmes données que ces auteurs, sur la période la plus récente disponible (2009-2014) pour éprouver la validité de leurs conclusions. Résultat? Leurs conclusions sont invalidées, ce qui s’explique notamment par un sévère problème de méthode dans l’analyse déployée. Une analyse rigoureuse montre qu’on ne peut conclure à un avantage général des métropoles en matière de création d’emplois sur la période d’étude.

Notre article vient d’être publié sur Hal, vous pouvez le télécharger en cliquant sur ce lien. As usual, toute remarque est la bienvenue !

Les taux de réussite en licence : classement des Universités

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Le Ministère de l’enseignement supérieur vient de sortir les derniers chiffres sur les taux de réussite en licence : taux de réussite L1/L2, d’une part, taux de réussite de la licence en 3 ans, d’autre part. L’intérêt est cependant ailleurs selon moi : le Ministère calcule en effet le taux de valeur ajoutée des établissements, en calculant la différence entre le taux de réussite observé et le taux de réussite attendu, compte-tenu des caractéristiques des entrants. Par exemple, Paris 4 et Paris 6 ont plutôt des bons taux de réussite à la licence en 3 ans, mais leur valeur ajoutée est plutôt faible (0,9 points pour Paris 4, -0,1 pour Paris 6), leurs bons scores semblent donc s’expliquer principalement par les caractéristiques des entrants.

Le Monde a rendu compte de ces chiffres dans cet article, et a fait un focus sur l’Université d’Angers, qui est sur la première marche du podium (Poitiers s’en sort également très bien, avec le 7ème taux pour le passage en L2, le troisième pour la réussite de la licence en 3 ans et le 6ème pour la valeur ajoutée sur ce dernier critère).

L’article sur Angers laisse entendre au début qu’il y aurait un effet taille, avec avantage aux “petites universités”. Je me suis donc empressé de calculer le lien entre la valeur ajoutée des universités et le nombre d’inscrits :

  • pour le passage L2, pas de lien statistiquement significatif,
  • pour la réussite en 3 ans à la licence, lien négatif mais faiblement significatif (significatif au seuil de 10%), 1000 étudiants en plus en licence réduirait de 1 point de pourcentage la valeur ajoutée,
  • pour la réussite en 3 ou 4 ans (cohorte 2010), pas de lien statistiquement significatif.

Bref, être une petite ou une grande Université, ça ne joue pas vraiment sur la valeur ajoutée des établissements…

En complément, je vous signale que j’avais analysé ce type d’exercice il y a quelques mois, après la parution des chiffres de l’année précédente, en alertant sur l’intérêt et les limites de l’exercice. Je vous renvoie à ce billet et vous rappelle rapidement quelques points importants :

  • la réussite est moins lié à l’Université qu’à la filière de bac, bons taux pour les bacs généraux, beaucoup moins pour les bacs technologiques, encore moins pour les bacs pro,
  • la problématique de l’échec est massivement une problématique L1, ensuite les taux sont élevés voire très élevés, et sur l’échec en L1, voir le point précédent,
  • problème important dans les données : le Ministère ne peut pas suivre les L1 qui se réorientent hors Université (en BTS, prépa, écoles notamment), les étudiants concernés sont donc considérés comme ayant échoué, ce n’est bien sûr pas toujours le cas, loin de là,
  • sur la valeur ajoutée des Universités, précision méthodologique importante, elle est calculée sur la base des caractéristiques observables des lycéens, des caractéristiques non observables peuvent jouer fortement, auquel cas on attribuera à tort à l’Université une valeur ajoutée à laquelle elle ne contribue pas.

Pourquoi avons-nous de si mauvais politiques (en France) ?

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C’est ce que je me suis dit, en écoutant Justin Trudeau, Premier Ministre du Canada (en anglais puis en français)…

C’est ce que je me suis redis en écoutant Barack Obama, Président des Etats-Unis (anglais sous-titré anglais)…

 

Quelqu’un a entendu un politique français tenir un discours similaire ?

Sur l’analyse économique des migrations, voir mes précédents billets, ou bien cette excellente émission, à écouter ou lire (en anglais).

Bon, ben… joyeux Noël et bonne année…