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Capital industriel moderne, demande de travail et dynamique des marchés de produits : le cas de la France
No full textWe use comprehensive micro data in the French manufacturing sector between 1995 and 2017 to document the effects of a fall in the cost of investments in modern manufacturing capital, including modern automation technologies, on employment, wages, sales, prices, and business stealing. Causal effects are estimated with event studies and a shift-share IV design leveraging pre-determined supply linkages and productivity shocks across foreign suppliers of manufacturing capital. At all levels of analysis — plant, firm, and industry — the estimated impact of capital investments on employment is positive, even for unskilled industrial workers. Furthermore, we find that capital investments lead to higher sales and exports, higher profits, and lower consumer prices, while wages and wage inequality remain unchanged. We estimate a positive industry-level employment response to manufacturing capital investments only in industries that are exposed to import competition, due to business-stealing across countries. Thus, typical investments in modern manufacturing capital lead to an increase in domestic labor demand and promote competitiveness in international markets.À partir de données microéconomiques exhaustives sur le secteur manufacturier français entre 1995 et 2017, nous documentons les effets d'une baisse du coût des investissements dans le capital industriel moderne, y compris dans les technologies d'automatisation, sur l'emploi, les salaires, les ventes et les prix des entreprises, ainsi que des effets de concurrence entre entreprises. Les effets causaux sont estimés à l'aide d'études d'événements et d'un modèle de variable instrumentale tirant parti de liens d'approvisionnement prédéterminés et de chocs de productivité entre les fournisseurs étrangers de capital industriel. À tous les niveaux d'analyse -usine, entreprise et industrie l'impact estimé des investissements en capital industriel sur l'emploi est positif, même pour les travailleurs industriels non qualifiés. En outre, nous constatons que les investissements en capital industriel entraînent une augmentation des ventes et des exportations, une hausse des bénéfices et une baisse des prix à la consommation, tandis que les salaires et les inégalités salariales restent inchangés. Nous estimons une réponse positive de l'emploi au niveau de l'industrie aux investissements en capital industriel uniquement dans les industries qui sont exposées à la concurrence internationale. Ainsi, les investissements dans le capital industriel moderne conduisent à une augmentation de la demande de travail domestique et favorisent la compétitivité sur les marchés internationaux
Transmission des coûts et hausse de l’inflation
No full textWe use micro-level price data underlying the French producer price index from January 2018 to July 2022, along with external measures of firms' exposure to imported inputs and energy cost shocks, to study the role of external shocks in the recent inflation surge. Within our sample, firms pass through 30% of changes in the price of imported inputs and 100% of changes in energy costs when resetting their prices, conditional on their exposure to these shocks. For the average firm in our data, this implies that a 10% increase in foreign costs leads to a 0.74% rise in output prices, while a 10% energy cost shock induces prices to increase by 0.73%. We examine how pass-through rates vary across firms within and across industries, depending on their size and exposure to shocks. We find that pass-through rates are asymmetric, with positive cost shocks inducing significantly more pass-through than negative shocks. The heterogeneity in exposure to external shocks across firms and sectors drives important differences in inflation dynamics along firms' distribution. To illustrate this, we predict price changes from cumulative imported inputs and energy price changes between January 2021 and July 2022, and find that between 70% and 75% of the variance in predicted price changes happens within 2-digit industries, across firms. The chemical and metal industries are the most impacted by both imported and energy cost shocks, which contribute to an increase in producer prices in those sectors of at least 9% to 14%.Nous utilisons les données de prix au niveau microéconomique sous-jacentes à l'indice des prix à la production français entre janvier 2018 et juillet 2022, ainsi que des mesures externes de l'exposition des entreprises aux intrants importés et aux chocs des coûts énergétiques, pour étudier le rôle des chocs externes dans l'inflation récente. Lors de la révision de leurs prix, les entreprises de notre échantillon répercutent 30 % des variations du prix des intrants importés et 100 % des variations des coûts énergétiques qui ont eu lieu depuis la dernière révision, conditionnellement à leur exposition à ces chocs. Pour l’entreprise moyenne de nos données, cela implique qu'une augmentation de 10% des coûts importés entraîne une hausse de 0,74% des prix de production, tandis qu'un choc de 10% des coûts de l’énergie induit une augmentation des prix de 0,73%. Nous étudions comment les taux de transmission varient d’une entreprise à l’autre en fonction de leur taille et de leur exposition aux chocs. Les taux de transmission sont asymétriques, les chocs de coûts positifs induisant une répercussion significativement plus importante que les chocs négatifs. L'hétérogénéité de l'exposition aux chocs externes, entre les entreprises et les secteurs, entraîne des différences importantes dans la dynamique de l'inflation. Pour illustrer cela, nous prédisons les variations de prix à partir des variations cumulées des intrants importés et des prix de l'énergie entre janvier 2021 et juillet 2022. 70 à 75 % de la variance des changements de prix prédits se produit au sein des industries, d’une entreprise à l’autre. Les industries chimiques et métallurgiques ont été les plus touchées par les chocs des coûts des importations et de l'énergie, qui ont contribué à une augmentation des prix à la production dans ces secteurs de 9 à 14 points de pourcentage
Les délocalisations jouent‑elles encore un rôle dansle déclin de l’emploi industriel ?
No full textInternational audienceGovernment authorities and the media regularly show great interest in offshoringdue to its role in manufacturing employment’s decline, in particular. However, it remains diffi‑cult to quantify company offshoring given that it can be defined in multiple ways. This articleupdates the literature’s previous research while proposing a new and improved methodologicalframework for identifying offshoring, based on machine learning methods applied to INSEE’sChaînes d’activité mondiales (CAM) survey. Our analysis, which covers 1995–2018, shows thatthe number of offshoring companies has decreased slightly following the global financial crisisof 2009. We show that offshoring is procyclical and describe the characteristics of the offshoredjobs and offshoring companies. A causal econometric estimate of the annual average numberof jobs offshored indicates offshoring’s continuing macroeconomic influence on the dynamics ofFrench manufacturing employment.Les délocalisations suscitent régulièrement un fort intérêt des pouvoirs publics et des médias, notamment en raison de leur rôle dans le déclin de l'emploi industriel. Elles restent cependant difficiles à quantifier, du fait de la multiplicité des définitions possibles. Cet article actualise les travaux déjà effectués dans la littérature, tout en proposant un cadre méthodologique rénové plus performant d'identification des délocalisations, à partir de méthodes de machine learning appliquées à l'enquête Chaînes d'activité mondiales (CAM) de l'Insee. Notre analyse sur la période 1995-2018 met en évidence une légère baisse du nombre d'entreprises ayant délocalisé depuis la crise de 2009. Nous montrons que ces délocalisations sont procycliques et décrivons les caractéristiques des emplois et des entreprises concernées. Une estimation économétrique causale du nombre moyen d'emplois délocalisés chaque année permet de conclure à la persistance du rôle macroéconomique des délocalisations dans la dynamique de l'emploi industriel français
Le recensement agricole de 2020. Cinq innovations qui feront date
No full textInternational audienceThe agricultural census is an international, ten-yearly operation designed toprovide a complete picture of the agricultural world. This major operation of agriculturalstatistics is at the heart of its information system. The 2020 edition was conductedbetween October 2020 and May 2021, despite the health context, based on five majorinnovations impacting the respondents, the interviewers and the statisticians.For the first time, the census was collected mainly by internet or telephone. Fieldworkremains the prerogative of the agricultural network’s interviewers, particularly inthe overseas departments. However, the use of specialised service providers makesit possible to develop alternatives to face-to-face interviews that are better adaptedto the constraints of the respondents. The multi-mode approach has been coupledwith extensive use of administrative data, in order to lighten the response burdenand improve the quality of the data. To facilitate adherence to these new collectionmethods, an approach inspired by Nudge led to a rethinking of the communicationmedia. Interviewers and service providers also benefited from distance training: initself a small revolution for an operation that is more than a century old. Finally, thesurvey plan for the complementary modules on livestock and labour was optimised.Opération internationale et décennale, le recensement agricole ambitionne de produireune photographie complète du monde agricole. Cette opération majeure de la statistiqueagricole est au cœur de son système d’information. L’édition de 2020 a été conduite entreoctobre 2020 et mai 2021, malgré le contexte sanitaire, en s’appuyant sur cinq innovationsmajeures impactant les enquêtés, les enquêteurs et les statisticiens.Pour la première fois, le recensement a été collecté majoritairement par internet ou partéléphone. Le terrain reste l’apanage des enquêteurs du réseau agricole, notamment dansles départements d’Outre-mer. Mais le recours à des prestataires spécialisés permet dedévelopper des alternatives au face-à-face, plus adaptées aux contraintes des enquêtés.Le multimode a été doublé d’un recours massif aux données administratives, afin d’allégerla charge de réponse et d’améliorer la qualité des données. Pour faciliter l’adhésion àces nouveaux modes de collecte, une démarche inspirée du Nudge a conduit à repenserles supports de communication. Enquêteurs et prestataires ont par ailleurs bénéficiéd’une formation à distance : en soi c’est une petite révolution pour une opération plusque centenaire. Enfin, le plan de sondage des modules complémentaires sur l’élevage etla main-d’œuvre a été optimisé
Sirus, le répertoire d’entreprises au service du statisticien
No full textInternational audienceAny statistician interested in collecting and analysing economic data needs to rely on a business register, for example to build a sampling frame or to compare survey or administrative data with reference values. In France, for over fifty years, official statistics have relied on the SIRENE register managed by INSEE to produce economic information. Designed to meet administrative needs, SIRENE does not fully meet the expectations of business statisticians, especially as it is not desirable to increase its management burden. Since 2008, INSEE has chosen to develop a new register: SIRUS, the statistical business register, is linked to SIRENE and meets the requirements of the statistician: it takes into account the notion of enterprise in the economic sense, it integrates new units such as groups of companies, and it implements specific processing such as statistical cessation. The ambition is to endow the official statistical system with a shared tool, used as a reference for all productions. The challenge is also to strengthen the overall consistency of business statistics.Tout statisticien intéressé par la collecte et l'analyse de données économiques a besoin de s'appuyer sur un répertoire d'entreprises, par exemple pour constituer une base de sondage ou confronter ses données d'enquête ou administratives à des valeurs de référence. En France, depuis plus de cinquante ans, la statistique publique s'est ap puyée sur le répertoire Sirene géré par l'Insee pour produire de l'information économique. Conçu pour répondre à des besoins administratifs, Sirene ne permet pas de satisfaire pleinement les attentes du statisticien d'entreprise d'autant plus qu'il n'est pas souhaitable d'en alourdir la charge de gestion. À partir de 2008, l'Insee a choisi de développer un répertoire statistique d'entreprises : Sirus, répertoire des unités statistiques, est adossé à Sirene et répond aux exigences du statisticien : il prend en compte la notion d'entreprise au sens économique, il intègre de nouvelles unités comme les groupes de sociétés, il met en oeuvre des traitements spécifiques comme la cessation statistique. L'ambition est de doter le système statistique public d'un outil partagé, servant de référence à l'ensemble des productions. L'enjeu est également de renforcer la cohérence d'ensemble des statistiques diffusées dans le domaine économique
Difficultés de recrutement et caractéristiquesdes entreprises : une analyse sur données d’entreprisesfrançaises
No full textInternational audienceThis article uses a survey conducted in 2019 among companies in the manufacturingsector on recruitment difficulties they may encounter. By linking this information with the com‑panies’ income statements, we show that the companies facing these difficulties are, on averageand with all other things being equal, more productive than others. This finding indicates a poten‑tial misallocation of production factors, which are not seen as a priority by the most efficientcompanies. A very simplified estimation suggests that these inefficiencies could reduce averageproductivity in the manufacturing industry by around 0.10% to 0.15%, which is low. The surveyalso enables us to analyse the causes of these difficulties. In addition to the problems of matchingsupply and demand in terms of skill levels in the labour force, the wages offered and the competi‑tion with other companies also appear to be key factors behind recruitment problems.Cet article exploite une enquête réalisée en 2019 auprès d'entreprises du secteur manufacturier sur les difficultés de recrutement qu'elles peuvent rencontrer. En mettant en relation ces informations avec leur compte de résultat, nous montrons que les entreprises confrontées à ces difficultés sont en moyenne et toutes choses égales par ailleurs plus productives que les autres. Ce résultat indique la possibilité d'une mauvaise allocation des facteurs de production, qui ne seraient pas prioritairement captés par les entreprises les plus performantes. Une estimation très simplifiée suggère que ces inefficacités pourraient réduire la productivité moyenne dans l'industrie manufacturière d'environ 0.10 % à 0.15 %, ce qui est faible. L'enquête permet également d'analyser les causes de ces difficultés. Outre les problèmes d'adéquation entre l'offre et la demande en compétence de la main-d'oeuvre, le niveau des salaires proposés et la concurrence des autres entreprises apparaissent également comme des motifs importants des problèmes de recrutement
Le zonage en unités urbaines 2020
No full textThis document is the companion for the dissemination of the urban units in France. Urban units are builtup from neighboring municipalities, based on the continuity of the built environment and the number ofinhabitants. This document focuses on concepts, datasources, decision rules that led to the 2020 version ofurban units definition and highlights the differences with the 2010 version.Detailed presentation of concepts and methodology is given in part 2. This comes after some historicalconsiderations and comments on possible uses. It is followed by a statistical summary of urban units andsome evidence of its robustness.Urban unit zoning is the oldest statistical zoning. It was introduced for the 1962 census, following a pilotstudy on the agglomeration of Paris and recommendations from the Praha 1959 Conference of EuropeanStatisticians’ Recommendations. Definitions has little evolved since, still based on the continuity of the builtenvironment and the number of inhabitants.An urban unit is defined as a municipality or group of municipalities with a continuous built-up area (nomore than 200 metres between two buildings) with at least 2,000 inhabitants and some additional criterionrelated to population. In particular, a municipality must concentrate more than a half of its population ina continuous built-up area of the urban area (see 2.3).Various studies and data are using this zoning, which exists in many other counties (in Europe but alsoin Brazil (áreas urbanizadas) or in the USA (urban clusters). Everyone should keep in mind that urban unitshave been built for statistics and have no legal effect, as the highest French administrative court (Conseild’État) states in December 1996 in its decision n°165061.2020 urban unit zoning was published in October 2020 on Insee’s website. There are 2 467 urban units,8 % more than in 2010, and 79 % of the French population lives in these units.Ce document de travail accompagne la publication par l’INSEE du millésime 2020 du zonage statistiquedu territoire en unités urbaines. Les unités urbaines sont des regroupements de communes voisines, reliéesentre elles par une continuité du bâti, et vérifiant certaines contraintes minimales de population agglomérée.L’objet du présent document est de revenir en détail sur les concepts impliqués dans la définition des unitésurbaines, sur les sources et les règles de décision qui ont conduit à la définition du millésime 2020 des unitésurbaines, et sur les différences que peut présenter ce nouveau millésime par rapport au dernier en date quiétait celui de 2010.La présentation détaillée des concepts et de la méthode est l’objet de la partie 2 du document. Elle estprécédée par un exposé de l’historique de ce zonage et de considérations sur ses usages, et est suivi par unedescription statistique du zonage et une analyse méthodologique de sa robustesse.Le zonage en unités urbaines est le plus ancien zonage d’étude statistique toujours en vigueur à l’Insee.Il est introduit lors du recensement de 1962, en s’appuyant sur une étude pilote délimitant les contoursde l’agglomération parisienne et sur les recommandations de la Conférence des statisticiens européens dePrague en 1959. La définition actuelle a peu évolué depuis et repose toujours sur une combinaison de critèresliés à la continuité du bâti et à la population.Une unité urbaine est un ensemble d’une ou plusieurs communes traversée-s par une zone de bâti continud’au moins 2 000 habitants et répondant à certains critères complémentaires de population. En particulier,une commune ne peut appartenir à une unité urbaine multicommunale que si elle concentre plus de lamoitié de sa population dans la zone de bâti continu qui est à l’origine de l’unité. Une définition complèteest présentée en section 2.3.Différentes données et analyses de l’Insee utilisent ce zonage, qui possède des équivalents dans denombreux pays, y compris hors Europe (áreas urbanizadas au Brésil, urban clusters aux États-Unis parexemple). Par ailleurs, et bien que certaines réglementations se basent sur ce zonage pour définir le conceptd’agglomération, il est important de garder en tête que le zonage en unités urbaines est un objet à viséepurement statistique et dépourvu de toute portée juridique, comme en atteste la décision n°165061 duConseil d’État en date du 18 décembre 1996.Le millésime 2020 du zonage en unités urbaines a été diffusé sur le site de l’Insee en octobre 2020. Ilcomporte 2 467 unités urbaines, soit 8 % de plus que le millésime 2010. En 2020, 79 % de la populationfrançaise habite dans une unité urbaine.NB : Ce paragraphe n’intègre pas la réintégration de l’unité urbaine de Mulsanne en tant que ville isolée(population de 5301 habitants), ici comptée dans l’unité urbaine du Mans
Le défi de l’élaboration d’une nomenclature statistique des infractions
No full textInternational audienceFrance lacked a statistical nomenclature of offences common to all those involved in criminal statistics; the Ministry of the Interior and the Ministry of Justice used different nomenclatures for dissemination, which prevented the availability of fine-grained statistics that were consistent throughout the criminal justice system. The development of an international nomenclature by the UN in 2015 provided the opportunity to launch this project in France, which was completed in spring 2021. In order to overcome the differences in criminal legislation, an approach based mainly on the behaviour of the offender has been adopted. Based on a very detailed pre-existing legal nomenclature, an inter ministerial working group has built the French Nomenclature of Offences over a period of five years: the NFI is thus linked to the international nomenclature for the main categories, but with a more relevant detail in the French context. This new tool will make it possible to finally have fine statistics that are comparable between the two ministries and, moreover, that can be compared internationally.La France manquait d'une nomenclature statistique des infractions commune à tous les acteurs de la statistique pénale ; ministère de l'Intérieur et ministère de la Justice utilisaient des nomenclatures de diffusion différentes, ce qui empêchait de disposer de statistiques fines cohérentes tout au long de la filière pénale. La mise au point par l'ONU en 2015 d'une nomenclature internationale a fourni l'occasion de lancer ce chantier en France, lequel a abouti au printemps 2021. Pour s'affranchir des différences de législations pénales, est retenue une approche fondée principalement sur le comportement de l'auteur de l'infraction. Partant d'une nomenclature juridique préexistante très détaillée, un groupe de travail interministériel a construit en cinq ans la Nomenclature française des infractions : la NFI est ainsi articulée avec la nomenclature internationale pour les grandes catégories, mais avec un détail plus pertinent dans le contexte français. Ce nouvel outil permettra de disposer enfin de statistiques fines comparables entre les deux ministères et de surcroît, susceptibles de comparaisons internationales
Quelques bonnes pratiques de développement logiciel à l’usage du statisticien selfeur (ou « Savoir compter, savoir coder »)
No full textInternational audienceIn addition to skills in statistical methodology and a good knowledge of available data sources, the profession of statistician requires to be comfortable with IT tools. Programs not only produce the statistical results, they can also become deliverables, either as evidence or as reusable tools for future work. Having this in mind, the statistician must acquire software development best practices that will allow him to guarantee an easy understanding of his programs by other users, or re-appropriation by himself in future developments. These best practices cover all aspects of the software development cycle: definition of requirements, program architecture, programming styles, technical choices, development tools and testing. They will make it possible to guarantee an appropriate answer to users' needs, after a step of questioning these needs, and quality of the results obtained while controlling the development costs. And more important, by making the programs easily readable, they will help the producer of official statistics to communicate on his methodological choices and how to use the data, and thus strengthen the confidence of his users.En plus de compétences en méthodologie statistique et d'une bonne connaissance des sources de données disponibles, le métier de statisticien nécessite une bonne maîtrise des outils informatiques. Les programmes informatiques écrits permettent non seulement de produire des résultats, mais ils peuvent aussi devenir des livrables du travail réalisé, que ce soit en tant qu'élément de preuve ou en tant qu'outils réutilisables pour d'autres travaux. Dans cette optique, le statisticien se doit d'acquérir les bonnes pratiques de développement logiciel qui lui permettront de garantir une appropriation facile de ses programmes par d'autres utilisateurs, ou une ré-appropriation par lui-même, au-delà de la période pendant laquelle le développement a eu lieu. Ces bonnes pratiques couvrent tous les aspects du cycle de développement logiciel : la définition des exigences, l'architecture du programme, les styles de programmation, les choix techniques, les outils de développement et les tests. Elles permettront de garantir une bonne réponse au besoin des utilisateurs, après une étape de questionnement de ces besoins, et une fiabilité des résultats obtenus tout en maîtrisant le coût de programmation. Et plus important encore : en rendant les programmes facilement lisibles, elles aideront le producteur de statistiques publiques à communiquer sur ses choix méthodologiques et sur la façon d'utiliser les données, renforçant ainsi la confiance que lui accordent ses utilisateurs