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Les inégalités spatiales de salaire en France : différences de productivité ou géographie des métiers ?

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C’est le titre d’un article que nous avons rédigé avec Michel Grossetti et Benoît Tudoux, suite à une sollicitation de l’INSEE pour un numéro spécial d’Economie et Statistique.

Notre idée de départ était d’interroger l’hypothèse au cœur des modèles de l’économie géographique qui considère que les salaires versés sur le marché du travail sont égaux à la productivité du travail. Cette hypothèse, courante en économie, explique que les chercheurs, pour évaluer la surproductivité éventuelle de tel ou tel territoire, estiment des équations de salaire : s’ils observent à tel endroit un salaire supérieur de 10% à la moyenne, ils en déduiront que sur ce territoire, les salariés sont 10% plus productifs. Sauf que cette hypothèse est très contestable pour certains métiers (cadres de la finance, états-majors des grands groupes, artistes, …). Donc, si ces métiers ont une géographie particulière, on risque de faire dire aux sursalaires de grosses bêtises en termes de surproductivité…

Pas qu’aux sursalaires, soit dit en passant : pour régionaliser les PIB, l’INSEE s’appuie précisément sur les salaires versés. Un PIB par emploi supérieur de 10% à la moyenne à tel ou tel endroit correspond, en fait, à un salaire moyen versé supérieur de 10% à la moyenne, rien d’autre. Considérer que cela signifie que les personnes sont 10% plus productives, c’est accepter l’hypothèse que salaire=productivité, ce que certains font sans s’en rendre compte, comme d’autres font de la prose.

Nous voulions donc voir dans quelle mesure la géographie de ces professions atypiques influait sur la géographie des salaires.  Nous voulions également creuser un deuxième point : l’importance des effets de composition. Qu’un territoire verse en moyenne des salaires supérieurs de 10% peut s’expliquer par le fait non pas que chaque salarié est plus productif, mais par le fait que les spécialisations des territoires diffèrent.  Jusqu’à récemment, neutraliser ces effets de composition était difficile, car les données disponibles étaient relativement agrégées : pour les professions, on avait un détail en une trentaine de postes seulement. Nous avons donc exploité une base plus récente et plus détaillée, sur données 2013, avec un détail des professions en plus de 400 postes. Ce dernier point est décisif : seul un tel niveau de détail permet d’appréhender l’influence des métiers particuliers (par exemple les cadres des marchés financiers) sur les différences géographiques de salaire.

Résultat des courses ? Les différences géographiques de salaires sont avant tout des différences de spécialisation métiers des territoires, elles sont très peu liées à des effets géographiques intrinsèques. Pour le dire autrement, une fois neutralisés les effets de spécialisation, on n’observe que très peu de différences de rémunération (donc de productivité si on retient l’hypothèse initiale) entre les territoires français. L’Ile-de-France fait cependant exception. Plus précisément Paris et les Hauts-de-Seine. Est-ce dû à une plus forte productivité sur ces territoires ? Bof : une bonne part de l’écart tient à la surreprésentation des cadres de la banque et de la finance, et à la présence des états-majors des grands groupes… Une fois neutralisés effets de composition et effet professions atypiques, l’Ile-de-France présente des sursalaires d’environ 10%, soit l’écart moyen de prix entre la région capitale et les autres régions…

Sur la base de ces résultats, nous proposons une autre explication des différences géographiques de salaire : elles seraient moins liées à des différences de « performance » des territoires qu’à la géographie des métiers, elle-même héritée de l’histoire et des choix politiques. Nous nous livrons notamment en fin d’article à une petite comparaison France-Allemagne qui nous semble éclairante.

Nous avons donc soumis notre article, qui a été évalué par deux rapporteurs, qui nous ont fait part d’un ensemble de remarques, que nous avons intégrées dans une nouvelle version de notre article. Deuxième analyse par les rapporteurs, ensuite, pour apprendre au final que l’article était finalement rejeté, compte-tenu des commentaires de l’un des deux rapporteurs, que je ne peux m’empêcher de vous livrer, avec des commentaires sur ses commentaires.

Les auteurs souhaitent démontrer que la géographie très inégalitaire des salaires en France est en réalité due à la géographie des métiers. Or parmi les variables individuelles prises en compte en plus des effets géographiques et de structure ne figurent que l’âge, le sexe et la nature privée ou publique du contrat de travail. Quid des qualifications et des diplômes? En l’absence de proxies valables pour ces derniers, leur effet est très certainement capturé par les indicatrices métiers. Or il s’agit bien de dimensions différentes qu’il conviendrait de distinguer pour démontrer de manière convaincante que les disparités spatiales de salaires en France s’expliquent pour l’essentiel par la géographie des métiers.

C’est gentil, mais l’information sur les qualifications et les diplômes ne figure pas dans la base, ce que l’évaluateur est censé savoir… Et avec une décomposition en plus de 400 professions, on peut considérer qu’elle est bien capturée, cette information, en effet… Et même si elle y figurait et qu’elle jouait significativement, elle ne pourrait que réduire encore les effets géographiques, donc renforcer notre argumentation…

Par ailleurs, les auteurs invoquent l’histoire pour rendre compte de la géographie des métiers. Mais cela n’invalide pas l’existence d’effets d’agglomération : le rôle des accidents de l’histoire dans l’agglomération spatiale des activités est d’ailleurs au cœur de l’économie géographique.

L’histoire au cœur des modèles d’économie géographique, on croit rêver… Ils évoquent des « accidents historiques » pour dire qu’on ne peut pas expliquer l’émergence de telle ou telle activité à tel ou tel endroit, mais qu’ensuite on a des processus économiques cumulatifs qui confèrent des avantages irréversibles à ces endroits. Je n’ai pas vu passer de modèle d’économie géographique expliquant la structure urbaine déséquilibrée de la France et la structure urbaine équilibrée de l’Allemagne. Des études historiques, si.

Enfin, l’analyse est essentiellement descriptive et aucun mécanisme n’est étudié de façon rigoureuse empiriquement.

Le jour où j’ai reçu cet avis, j’ai lu ce billet retweeté par Antoine Belgodère, où il est question de cette hiérarchie entre économétrie et statistiques descriptives, que j’invite tous les chercheurs en sciences sociales à lire. Pour les non-initiés au petit monde de la recherche en économie : dire d’une analyse qu’elle est descriptive figure au rang de pire insulte. On a les critères de scientificité qu’on peut.

L’approche me semble ainsi trop légère pour remettre en question de manière convaincante plusieurs décennies de recherche théorique et empirique sur les déterminants et les effets de l’agglomération spatiale des activités.

Là, je me suis dit d’abord que Popper devait se retourner dans sa tombe…  Je me suis dit ensuite que cela fait des dizaines d’années, en effet, que les modèles d’économie géographique, dans leurs versions empiriques, considèrent que salaire=productivité, que c’est une hypothèse, qu’elle est contestable, très contestable même, que la contester fait bouger les résultats et l’interprétation qu’on peut en faire. Autant ne pas la remettre en question, donc, pour que la connaissance avance.

Après discussion avec Michel Grossetti et Benoît Tudoux, on a décidé de poster notre article sur Hal, car au-delà des objectifs de publication de nos recherches, la diffusion des résultats est importante. En voici le résumé :

L’objectif de cet article est d’analyser les différences géographiques de salaire de France métropolitaine, en exploitant des données individuelles localisées de salaire pour l’année 2013 (données DADS), qui proposent notamment une décomposition fine des métiers en plus de 400 postes.

Nous estimons dans un premier temps des équations de salaire, avec comme variables explicatives des caractéristiques individuelles, des indicatrices géographiques et des indicatrices métiers. Nous montrons que les indicatrices métiers expliquent une part importante des différences de salaire, les indicatrices géographiques ne jouant qu’à la marge.

A métiers identiques, certains territoires, tous en Ile-de-France, présentent cependant des salaires significativement supérieurs à la moyenne. Un focus sur ces territoires montre que ces sursalaires s’expliquent pour une part importante par la présence des secteurs de la banque et de la finance et de l’activité des sièges sociaux, au sein desquels figurent des métiers relevant de marchés à très fortes inégalités de rémunération.

L’article est visible ici. N’hésitez pas à commenter.

Les métropoles, avenir économique de la France ?

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Vous pensez peut-être que l’essentiel du travail d’un chercheur consiste à produire des connaissances nouvelles ? Hélas non : il faut aussi rappeler que certaines connaissances communes, véhiculées parfois par des collègues eux-mêmes chercheurs, sont stupides contestables.

Exemple parmi d’autres : l’idée que la croissance économique passe nécessairement par la concentration des activités dans quelques métropoles, dans le cas de la France : l’Ile de France, avec comme argument en apparence imparable le fait que le PIB par habitant de la région capitale est nettement supérieur à la moyenne des région, preuve d’une évidente sur-productivité.

Michel Grossetti vient de publier un petit billet sur le sujet, dont je recommande vivement la lecture (en complément, voir aussi ce billet que j’avais écrit il y a quelques temps). Ce qui est cocasse, dans l’histoire, c’est que Laurent Davezies, qui est l’un des premiers à avoir critiqué l’utilisation de cet indicateur comme mesure de la performance des régions (page 3 et suivantes), tombe à pieds joints dans les travers qu’il dénonçait. Le côté schizophrène des chercheurs, sans doute (plus vraisemblablement son côté parisien).

Qu’on ne se méprenne pas, il ne s’agit pas que d’une bataille entre chercheurs : j’ai été invité à réagir la semaine dernière aux travaux de la Datar relatifs aux “villes intermédiaires” dans le cadre du travail de prospective “Territoires 2040”, j’ai pu constater que ce discours sur “les métropoles sont l’avenir de la France” et “L’Ile de France est la région la plus productive” imprégnait méchamment les esprits, des gens de la Datar, tout au moins. Dans le même sens, ce qui se prépare côté lois de décentralisation repose aussi très largement sur cette idée reçue.

Sur un sujet proche (“Vive la concentration!”), je recommande la lecture de cette interview de Christine Musselin sur la création des communautés d’Universités. On comprend l’intérêt du Ministère, qui veut réduire le nombre d’interlocuteurs. Croire dans le même temps qu’un nombre réduit de sites permettra d’augmenter la performance du système est une idée aussi stupide contestable que la précédente (voir cet autre billet de Michel Grossetti).

La première idée, comme la deuxième, ne tiennent pas la route empiriquement. J’insiste : elles ne tiennent pas la route empiriquement. Ce ne serait donc pas mal que les politiques publiques qui sont en train d’être définies évitent de reposer sur des idées invalides, je trouve…

Tu gagnes combien de Big Macs à l’heure?

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Exercice compliqué que de comparer les niveaux de vie des salariés ou la productivité du travail entre pays : les tâches réalisées par les salariés ne sont pas les mêmes, leur niveau de qualification non plus. Dès lors, en s’appuyant sur les données macroéconomiques disponibles, on ne sait pas ce qui relève de ces différences de spécialisation et de différences liées à l’organisation générale des pays.

Pour contourner ce problème, Orley C. Ashenfelter a collecté des informations sur les salaires des employés de MacDonald dans une soixantaine de Pays, pendant une dizaine d’années, ainsi que les prix des Big Mac. L’intérêt de l’exercice est que les tâches confiées aux salariés dans tous les pays sont totalement standardisées, les conditions d’approvisionnement, les contraintes en termes de qualité, …, sont très proches pour ne pas dire identiques. En bref, mêmes tâches, mêmes qualifications, mêmes technologies, mêmes produits.

En divisant le salaire moyen de chaque pays (les Mac wages) par le prix du Big Mac, il obtient un indicateur qualifié de Big Macs Per Hours Worked (BMPH), qui est un bon indicateur des taux de salaires réels pratiqués dans les différents pays de son échantillon. Son BMPH varie de 0,35 en Inde et en Amérique du Sud à 3,09 au Japon, en clair des différences de 1 à 10 pour, je le répète, une activité strictement identique. Les “scores” des pays développés sont très proches, un employé de McDonald gagnant en moyenne, dans ces pays, entre 2 et 3 Big Macs par heure travaillée.

Il montre également que les pays à bas coût ont connu une croissance très forte de leur BMPH sur les dix dernières années, mais que cette croissance s’est ralentie, voire à été totalement stoppée dans de nombreux pays, à partir du début de la crise financière.

Son article est disponible ici (accès payant). Un diaporama est librement disponible à cette adresse. Voici le résumé (en) :

In Comparing Real Wages (NBER Working Paper No. 18006), Orley Ashenfelter notes that real wage rates are important indicators of both living standards and labor productivity, but are difficult to measure accurately. He then reports on the results of a decade-long project designed to estimate real wages by studying the hourly worker wages at McDonald’s restaurants in over 60 countries. The findings suggest that workers in India, China, Latin America, and the Middle East earn 10 to 15 percent of what workers earn in the developed countries. Workers in Russia, Eastern Europe, and South Africa face wage rates that are 25 to 35 percent of those in developed countries. These differences are attributable to national economic organization, not to differences in skill or human capital.

 Defining the wage of a crew member at McDonald’s in each country as the “McWage”, Ashenfelter calculates a rather unconventional measure of real wages by dividing the McWage by the price of a Big Mac — in other words, the Big Macs per Hours Worked (BMPH) estimate of real wage rates. These estimates range from 3.09 in Japan to 0.35 in Latin America and India. The developed countries, the United States, Canada, Japan, and Western Europe have similar BMPH real wage rates: workers earn between two and three Big Macs per hour.

 Between 2000 and 2007, the BMPH real wage declined slightly in the United States and Canada, but remained constant in Japan, grew by over 50 percent in China and India, and rose by over 150 percent in Russia, which was recovering from a severe financial crisis in the late 1990s.

 In most countries, BMPH real wage growth stalled between 2007 and 2011. BMPH real wages fell in the United States, Canada, South Africa, India, and Japan, and remained constant or grew slightly in Eastern Europe, the Middle East, and Latin America. BMPH real wages only grew in China, Russia, and Eastern Europe during those years.

La productivité scientifique des Régions françaises

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Gaïa Universitas a publié il y a quelques jours un billet intéressant intitulé “Excellence et productivité scientifique des ensembles régionaux”. Elle montre, notamment au travers de ce graphique, que le nombre de publications des Régions françaises est proportionnel à leur taille :

En gros, une région deux fois plus grande en nombre de chercheurs publie deux fois plus. Soit une productivité identique pour toutes les régions (j’ai dit en gros, on s’écarte parfois un peu de la droite, mais comme le signale Rachel, très bonne corrélation quand même).

Inévitablement, certains commentateurs se sont empressés de dire que “oui mais bon, dans les grandes régions, les publications sont sûrement de meilleure qualité quand même!!!”. Question légitime, plus difficile à trancher empiriquement. L’objectif de ce billet est d’apporter de premiers éléments de réponse.

Je m’appuie pour cela sur le travail réalisé par Michel Grossetti et son équipe sur Toulouse. Je vous avais déjà parlé du début de ce travail dans ce billet : les auteurs montrent qu’on assiste à un phénomène de déconcentration de la recherche pour différents pays. En France, l’Ile de France perd au profit des autres régions en termes de publication scientifique. En présentant ces résultats, Michel Grossetti s’est exposé à la même critique que celle avancée plus haut : “certes, l’Ile de France perd au profit des autres régions, son poids régresse dans les publications, mais les publications franciliennes sont de bien meilleure qualité!!!” (curieusement, ce sont souvent des chercheurs d’Ile de France qui émettent ce genre de remarque…).

Pour éprouver cette hypothèse, Michel Grossetti et Béatrice Millard ont poursuivi leurs investigations, synthétisées dans cet article. Ils retrouvent d’abord le mouvement de déconcentration de la recherche, au détriment des régions centres et au profit des régions intermédiaires et périphériques, et ce pour de nombreux pays (Etat-Unis, Royaume-Uni, France, etc.).

Surtout : ils se focalisent plus loin, pour la France, sur l’évolution de la concentration spatiale de l’ensemble des publications, d’une part, et du sous-ensemble des 10% des publications les plus citées (on considère la qualité d’une publication augmente avec le nombre de fois où elle est citée). En reprenant leurs chiffres, j’ai construit ce petit tableau, qui donne la part de l’Ile de France, de 1993 à 2003, dans :

1993 1998 2003
l’ensemble des publications (1) 45% 38% 39%
les 10% des publications les plus citées (2) 54% 45% 42%
ratio (1)/(2) 1,21 1,19 1,09

En dix ans, l’Ile de France a vu son poids dans l’ensemble des publications baisser de six points de pourcentage, et du double (douze points) dans les publications les plus citées. Le ratio des deux chiffres, que l’on peut considérer comme une sorte d’indicateur de performance, reste certes supérieur à 1, mais il s’en rapproche dangereusement…

Conclusion? La production scientifique se déconcentre en France, mais la production scientifique de qualité se déconcentre encore plus vite…

Comment expliquer ce phénomène? J’avancerais une hypothèse : conformément à ce que disent Grossetti et Milard, le processus de déconcentration de la production scientifique est très lié aux évolutions démographiques. Les régions hors Ile de France ont des dynamiques plus favorables, donc plus d’étudiants, donc plus de création de postes d’enseignants-chercheurs, donc plus de publications. Si l’on considère en outre que les chercheurs et enseignants-chercheurs récemment recrutés produisent des recherches en moyenne de meilleure qualité que ceux des enseignants-chercheurs en poste depuis plus longtemps, on explique assez bien les chiffres observés : déconcentration de la production et déconcentration plus rapide de la production de qualité.