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Élargir les sources d'étude quantitative de la population handicapée : Que vaut l'indicateur « GALI » ?: Utilisation de la question GALI (Global Activity Limitation Indicator) pour repérer les personnes handicapées et établir des statistiques sur leurs conditions de vie
No full textInternational audienceDepuis le début des années 2000, la DREES participe à la construction, la discussion et la diffusion d’un indicateur synthétique pour saisir le handicap dans le plus grand nombre possible d’enquêtes quantitatives, en France et plus largement en Europe : le « GALI » (Global Activity Limitation Indicator, indicateur global de restriction d’activité), qui prend la forme suivante en français : Êtes-vous limité(e), depuis au moins six mois, à cause d’un problème de santé, dans les activités que les gens font habituellement ? 1.Oui, fortement limité(e) 2.Oui, limité(e), mais pas fortement 3.Non, pas limité(e) du toutLe GALI permet de poser une seule question incluant quatre éléments constitutifs du handicap : sa dimension chronique (« depuis plus de 6 mois »), ses causes médicales (« problème de santé ») et le fait que l’on cherche à mesurer les conséquences sur les activités (« limité dans les activités ») dans un contexte social donné (« que les gens font habituellement »). On considère comme étant handicapées, au sens où elles ont de fortes restrictions d’activité, les personnes répondant « oui, fortement » à cette question (désignée dans cette étude « GALI restreint »). La population ainsi identifiée est d’environ 4,9 millions de personnes de 16 ans ou plus (soit environ 9 % de cette population, d’après l’enquête SRCV). Les données du GALI tirées des enquêtes SRCV (statistiques sur les ressources et les conditions de vie des ménages) et EEC (Enquête Emploi en continu), produites par l’Insee, sont précises et cohérentes pour la population âgée de 16 à 64 ans : 2,3 millions de personnes (soit 6 %) sont handicapées en utilisant cette définition du handicap. Elles sont un peu moins stables et cohérentes selon les sources pour les personnes de 65 ans et plus, qui sont entre 2 et 2,5 millions à être considérées comme handicapées selon cette définition, en fonction des différentes enquêtes
Le Répertoire de gestion des carrières unique (RGCU). Un nouveau référentiel ouvrant des perspectives pour l’analyse sociale
No full textInternational audienceThe French pension system is made up of schemes by major types of professions: they manage information on the careers of their insured persons in order to calculate their rights and then pay their pensions when they retire. In 2010, it was decided to build a single repository containing details of the careers of the entire French population. The RGCU (Répertoire de Gestion des Carrières Unique) shouldultimately optimise management processes by centralising data and improving its completeness and quality.Building a repository first requires the data, whatever its origin, to be structured with unique concepts and semantics. The automation of the feed-in flows is then a major asset for the continuous improvement of the quality of the directory. The RGCU will then contain very detailed information on the career of insured persons, with periods and income from paid employment, or inactivity due to unemployment and illness. Such a wealth of data in terms of both breadth (the entire population) and depth (the entire career detailed in terms of periods and income since the originof the schemes), should lead the RGCU to become a valuable source for social studies.Le système de retraite français est composé de régimes par grands types de professions : ils gèrent les informations relatives à la carrière de leurs assurés pour, au moment de la retraite, calculer leurs droits et ensuite verser leurs pensions. En 2010, il a été décidé de construire un référentiel unique contenant le détail des carrières de l'ensemble de la population française. Le Répertoire de gestion des carrières unique (RGCU) doit permettre à terme d'optimiser les processus de gestion, en centralisant les données et en améliorant leur complétude et leur qualité. Constituer un référentiel impose d'abord de structurer les données, quelle qu'en soit l'origine, avec des concepts et une sémantique uniques. L'automatisation des flux d'alimentation constitue ensuite un atout majeur pour l'amélioration continue de la qualité du répertoire
Fidéli, l’intégration des sources fiscales dans les données sociales
No full textInternational audienceTax data have turned out as valuable sources for official statistics, as they fulfila lot of needs of the information system, as long as they are produced through ademanding effort of data compilation. The Fichier Démographique des Logementset des Individus (Fidéli) produced by INSEE from fiscal data has proven the point.Usefully complementing traditional sources such as Census, it makes it possibleto enlighten aspects of individuals’ living conditions so far poorly documented, atnational and at local level as well. Hence, the precisely geolocalized data makesit possible to renew the analysis also below municipality level. This completion isperformed at the cost of a highly demanding and comprehensive production processwhile it also comes with strong dissemination conditions, so as to avoid unforeseeninformation disclosures.In order to make this statistical source sustainable, one should first address dataissues posed by the ongoing fiscal reforms in France, especially the abolition of theHousing Tax. Second, one should enlarge its scope and encompass a always wider rangeof information coming from fiscal sources. Third and last, in the long run the sourceshould fit in a more ambitious and comprehensive process involving larger parts ofadministrative – and not only fiscal – data.Les fichiers fiscaux se sont imposés dans la statistique publique comme dessources précieuses dont l’usage permet de satisfaire différents besoins du systèmed’information, à condition de faire l’objet d’un travail ambitieux de mise en cohérence.Le Fichier démographique sur les logements et les individus (Fidéli) produit par l’Inseeà partir des données fiscales reflète bien ce potentiel associé à cette exigence ; envenant s’insérer en complément de sources telles que le recensement de la population,il permet d’éclairer des aspects des conditions de vie des individus jusqu’alors peudocumentés, tant au niveau national qu’au niveau local. Ainsi, l’information finementlocalisée des individus permet de dresser un état des lieux plus complet, y compris auniveau infra-communal. Cette insertion se fait au prix d’un processus de productionlourd et exigeant, et s’accompagne naturellement de contraintes d’utilisation assezélevées afin de préserver le secret statistique.Pour rendre durable la présence de cette source dans le système d’information dela statistique publique, il faut dans un premier temps relever le défi posé par lesréformes fiscales en cours, en particulier la suppression de la taxe d’habitation ;pour accroître son utilité, il faudra également poursuivre l’effort d’enrichissement,afin de tirer toujours plus parti de la profondeur de l’information fiscale. Enfin, Fidélidoit participer à terme à la mise en cohérence d’un ensemble encore plus vaste desources administratives, et pas seulement fiscales
Évaluation du crédit d’impôt innovation
No full textInternational audienceThe Innovation tax credit (crédit d’impôt innovation, CII) is an extension of theResearch tax credit (crédit d’impôt recherche, CIR) intended to boost the incentive effect ofthe latter on SMEs to encourage them to engage in the creation of new products via the deve-lopment of prototypes or pilot installations. Introduced in 2013, it represented €120 millionof tax credit in 2014 for some 5,300 recipients. This article seeks to measure the impact of theintroduction of this scheme on its beneficiaries over the period from 2013 to 2016. Using adifference-in-differences method following propensity score matching, we find a greater increasein employment in the short term for companies benefiting from the scheme, along with a moremarked increase in their turnover in the medium term. A greater increase in the number of newproducts produced by the beneficiaries is also observed. Finally, the introduction of the CII wasaccompanied by a reduction in the research expenditure reported under the CIR.Le crédit d'impôt innovation (CII) est une extension du crédit d'impôt recherche (CIR) destinée à renforcer l'effet incitatif du CIR pour les PME, afin qu'elles s'engagent dans la création de nouveaux produits via le développement de prototypes ou d'installations pilotes. Instauré en 2013, il représentait 120 M€ de créance d'impôt en 2014, pour environ 5 300 bénéficiaires. Cet article propose de mesurer l'impact de l'introduction de ce dispositif sur ses bénéficiaires, sur la période 2013-2016. À l'aide d'une méthode de doubles différences après appariement sur score de propension, il est mis en évidence une hausse de l'emploi plus importante à court terme chez les entreprises bénéficiaires du dispositif, ainsi qu'une hausse plus marquée à moyen terme de leur chiffre d'affaires. Il est également observé une augmentation plus importante du nombre de nouveaux produits fabriqués par les bénéficiaires. Enfin, l'introduction du CII s'est accompagnée d'une baisse des dépenses de recherche déclarées dans le cadre du CIR
Effets redistributifs de l’imposition des coupleset des familles : une étude par microsimulation de l’impôtsur le revenu
No full textInternational audienceThis study examines the budgetary and redistributive effects of marital and familyincome taxation in France. On the basis of the I nes microsimulation model, it proposes acomplete methodology for individualising incomes and the various tax schemes targeting couplesand families. By comparing income tax in 2017 with a fictitious situation in which it would havebeen applied on an individual basis, the effects of marital and family taxation are seen to besignificant and overwhelmingly beneficial: 13 million households gain, benefiting from a totalof 27.7 billion euros. 1.1 million households lose out, primarily those for which marital taxationis not offset by the gains from family taxation. 40% of the total effect is due to marital taxationand 60% is due to family taxation. The wealthiest 15% of people are those who benefit the mostfrom marital taxation (48% of the gains, compared with less than 25% for the poorest 50%).Cette étude s'intéresse aux effets budgétaires et redistributifs de l'imposition conjugale et familiale des revenus en France. En s'appuyant sur le modèle de microsimulation Ines, elle propose une méthodologie complète pour individualiser les revenus et les différents dispositifs fiscaux en direction des couples et des familles. En comparant l'impôt sur le revenu en 2017 à une situation fictive où il serait individualisé, les effets de la conjugalisation et la familialisation sont massifs et font en grande majorité des gagnants : 13 millions de ménages sont gagnants, pour un total de 27.7 milliards d'euros. 1.1 million de ménages sont perdants, principalement en raison de la conjugalisation, non compensée par les gains de la familialisation. 40 % de l'effet total est dû à la conjugalisation et 60 % à la familialisation. Les 15 % de personnes les plus aisées sont celles qui bénéficient le plus de la conjugalisation (48 % des gains contre moins de 25 % pour les 50 % les plus modestes)
The Power of Creative Destruction
No full textInternational audienceCrisis seems to follow crisis. Inequality is rising, growth is stagnant, the environment is suffering, and the COVID-19 pandemic has exposed every crack in the system. We hear more and more calls for radical change, even the overthrow of capitalism. But the answer to our problems is not revolution. The answer is to create a better capitalism by understanding and harnessing the power of creative destruction—innovation that disrupts, but that over the past two hundred years has also lifted societies to previously unimagined prosperity.To explain, Philippe Aghion, Céline Antonin, and Simon Bunel draw on cutting-edge theory and evidence to examine today’s most fundamental economic questions, including the roots of growth and inequality, competition and globalization, the determinants of health and happiness, technological revolutions, secular stagnation, middle-income traps, climate change, and how to recover from economic shocks. They show that we owe our modern standard of living to innovations enabled by free-market capitalism. But we also need state intervention with the appropriate checks and balances to simultaneously foster ongoing economic creativity, manage the social disruption that innovation leaves in its wake, and ensure that yesterday’s superstar innovators don’t pull the ladder up after them to thwart tomorrow’s. A powerful and ambitious reappraisal of the foundations of economic success and a blueprint for change, The Power of Creative Destruction shows that a fair and prosperous future is ultimately ours to make
R Tools for JDemetra+. Seasonal adjustment made easier
No full textThe RJDemetra package is an interface between R and JDemetra+, the Eurostat recommended seasonal adjustment software. It offers full access to the JD+ algorithms. Several add-in packages expand its features: rjdworkspace, rjdqa, rjdmarkdown and ggdemetra. This paper aims at describing and illustrating the functionalities of those recently developed packages, when used stand-alone or in conjunction with the JDemetra+ graphical interface. It also presents an older staple tool for production: the cruncher package jwsacruncher. Eventually, we show how to take advantage of the complementary assets of these tools, according to the user's needs, be they mass production or detailed analysis
Évaluation du dispositif Jeune entreprise innovante (JEI). Un exemple d'application du modèle d'analyse de sensibilité de Rosenbaum
No full textSet up in 2004, the Jeune Entreprise Innovante” (JEI) scheme allows newly created firms, whose research anddevelopment expenditures are sufficiently high, to benefit from social and tax reliefs, in particular labor tax cutsfor jobs dedicated to research. This study proposes an ex post evaluation of the effects of this scheme on salariedemployment (total or dedicated to research) and on wages.For this, we rely on a matching of the JEIs with non-beneficiary companies presenting “similar” socio-economiccharacteristics, in order to control for selection bias in the use of this device. However the identification of acausal effect with such an approach relies on the respect of the strong hypothesis of conditional independence,which is no longer valid when there is an unobserved characteristic affecting both the selection and the chosenperformance variable. The sensitivity analysis model proposed by Rosenbaum (2010, 2007, 2002c) that we im-plement here consists precisely in evaluatingthe impact of a relaxation of this conditional independence hypo-thesis by considering, for example, that after matching, one of the two companies (not necessarily the beneficiaryfirm) is still twice aslikely to use the JEI system. More precisely, the approachimplemented here tests the hypo-thesis of the existence of an effect on employment (or the salary) of the social and tax reductions from which theJEIs benefit and quantifies the extent of the unobserved selection bias that would lead to the disqualification ofany causality in the correlation revealed under the conditional independence hypothesis.Assuming that, after matching, one of the two firms is always (at most) twice as likely to use the scheme as theother, our results show that, for a potentially small but significant proportion of the beneficiary companies evalu-ated, there is a causual effect of the use of the JEI scheme on total and research salaried employment, which isnot accompanied by an effect on the wages paid to employees.Mis en place en 2004, le dispositif « Jeune Entreprise Innovante » (JEI) permet aux entreprises nouvellementcréées et dont les dépenses de recherche et développement sont suffisamment importantes de bénéficier d’allége-ments sociaux et fiscaux, notamment d’exonérations de cotisations sociales patronales pour les emplois dédiés ala recherche.Cette étude propose ainsi une évaluation ex post des effets de ce dispositif sur l'emploi salarié (total ou dédié à larecherche) et sur les salaires.Pour cela, nous nous appuyons sur un appariement des JEI avec des entreprises non bénéficiaires présentant descaractéristiques socio-économiques « similaires », afin de contrôler du biais de sélection dans le recours à ce dis-positif. L'identification d'un effet causal avec une telle approche repose cependant sur le respect de l’hypothèse,forte, d’indépendance conditionnelle, qui n’est plus valide dès lors qu'il existe une caractéristique non observéeaffectant à la fois la sélection et la variable de performance retenue. Le modèle d'analyse de sensibilité proposépar Rosenbaum (2010, 2007, 2002c) que nous implémentons ici consiste justement à évaluer l'impact d'un relâ-chement de cette hypothèse d’indépendance conditionnelle en considérant par exemple qu’après appariementl'une des deux entreprises (pas nécessairement l'entreprise bénéficiaire) a encore deux fois plus de chances re-courir au dispositif JEI. Plus précisément, l'approche mise en œuvre ici teste l’hypothèse de l'existence d'un effetsur l'emploi (ou le salaire) des allégements sociaux et fiscaux dont bénéficient les JEI et quantifie l'ampleur dubiais de sélection inobservée qui conduirait à disqualifier toute causalité dans la corrélation mise en évidencesous l’hypothèse d’indépendance conditionnelle.En supposant qu’après appariement, l'une des deux entreprises présente toujours (au plus) deux fois plus dechance de recourir au dispositif que l'autre entreprise, nos résultats mettent en évidence qu'il existerait, pour uneproportion potentiellement faible mais significative des entreprises bénéficiaires évaluées, un effet du recours audispositif JEI sur l'emploi salarié total et dédié à la R&D, qui ne s'accompagne pas d'un effet sur la rémunérationversée aux salariés
Une année de crise COVID : impact sur la dynamique de l’activité desentreprises en FranceUne évaluation sur données individuelles
No full textTaking advantage of detailed firm-level data on VAT returns, we estimate the monthly impact of the Covid-19crisis on the turnover of more than 645,000 French firms. Our approach, based on a micro-simulation model, isinnovative in a triple way. Firstly, we quantify the activity loss with respect to a counterfactual situation in whichthe crisis would not have hit. Secondly, we estimate this shock at the firm level, enabling a thorough analysis ofactivity loss heterogeneity throughout the crisis. In particular, we shade light on the dispersion of the shock bothwithin and between industries. We show that the industry the firm operates in explains up to 48% of the monthlyactivity shocks’ variance weighted by employment, a much larger share than in a normal year. Finally, weleverage our monthly firm-level data on sales to show how corporate activity has evolved along four distincttrajectories throughout 2020. The main determinant of belonging to a given profile of activity is the firm industry– defined at a very granular level. Conditional on industry, the activity trajectory is also correlated with theability to adapt some firms have demonstrated during the crisis in terms of organization and production,particularly with regard to the development of new products or delivery modes as well as the realization ofspecific investments in digital technologies.Nous étudions l'impact de la crise sanitaire sur l'activité économique des entreprises françaises pour un échantillon inédit de plus de 645 000 entreprises, à partir de données individuelles permettant d'estimer leur chiffre d'affaires à une fréquence mensuelle. Notre approche, fondée sur un modèle de micro-simulation, est innovante à triple titre. Premièrement, nous quantifions la perte d'activité par rapport à une situation contrefactuelle dans laquelle la crise n'aurait pas eu lieu. Deuxièmement, nous estimons ce choc au niveau de chaque entreprise, permettant une analyse détaillée de l'hétérogénéité des chocs d'activité subies pendant la crise. En particulier, nous mettons en lumière la dispersion du choc à la fois entre secteurs d'activité et au sein de ces derniers. Nous montrons que le secteur d'activité de l'entreprise explique jusqu'à 48 % de la variance des chocs d'activité mensuels pondérés par l'emploi en 2020, contre 0,02 % lors d'une année normale. Enfin, nous tirons parti du caractère mensuel de nos données pour identifier quatre profils de trajectoires distinctes, montrant comment l'activité des entreprises a évolué tout au long de l'année 2020. Le principal déterminant de l'appartenance à un profil de trajectoire d'activité donné est le secteur d'activité de l'entreprise -défini à un niveau très fin de la nomenclature. Conditionnellement au secteur d'activité, le profil de trajectoire est également corrélé à la capacité d'adaptation organisationnelle et productive dont certaines entreprises ont fait preuve pendant la crise, notamment en ce qui concerne le développement de nouveaux produits ou modes de livraison ainsi que la réalisation d'investissements spécifiques dans les technologies du numérique
Distinguer les effets des polluants dans l’air à l’aide de nombreux instruments
No full textAir pollution poses a major threat to human health. Far from unidimensional, air pollution is multifaceted, but quasi-experimental studies have been struggling to grasp the consequences of the multiple hazards. By selecting optimal instruments from a novel and large set of altitude-weather instrumental variables, we disentangle the impact of five air pollutants in a comprehensive assessment of their short-term health impact in the largest urban areas of France over 2010-2015. We find that daily higher levels of at least two air pollutants, ozone and sulfur dioxide, lead to more respiratory-related emergency admissions on the same day. Children and elderly are mostly affected. Carbon monoxide increases emergency admissions for cardiovascular diseases while particulatematter and sulfur dioxide are found responsible for increasing the daily mortality rate. Assuming a five air pollutants context, we show that an analyst who ignored the presence of interrelations between air pollutants would have reached partially false conclusions.La pollution atmosphérique constitue une menace majeure pour la santé humaine. Loin d'être unidimensionnelle, la pollution de l'air est multiforme, ce qui complique l'étude des conséquences de polluants multiples dans des études quasi expérimentales. En sélectionnant les instruments optimaux à partir d'un large ensemble de variables instrumentales de météorologie d'altitude, nous démêlons l'impact de cinq polluants atmosphériques dans une évaluation complète de leur impact sanitaire à court terme dans les plus grandes zones urbaines de France sur 2010-2015. Nous constatons que des niveaux journaliers plus élevés d'au moins deux polluants atmosphériques, l'ozone et le dioxyde de soufre, conduisent le jour même à davantage d'admissions aux urgences liées aux maladies des voies respiratoires. Les enfants et les personnes âgées sont les plus touchés. Un niveau plus élevé de monoxyde de carbone conduit à davantage d'admissions aux urgences pour les maladies cardiovasculaires, tandis que des niveaux plus importants en particules fines (PM2.5) et en dioxyde de soufre conduisent à une augmentation du taux de mortalité journalier. En supposant un contexte de cinq polluants atmosphériques, nous montrons qu'un analyste qui aurait ignoré dans son modèle la présence de l'ensemble des polluants atmosphériques aurait tiré des conclusions partiellement fausses