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L'effet du CICE sur les prix : une double analyse sur données sectorielles et individuelles
No full textLe crédit d'impôt compétitivité emploi (CICE) est une mesure générale d'allègement du coût du travail qui a pu être utilisée par les entreprises pour abaisser leurs prix de vente. Dans cette étude, nous cherchons à mettre en évidence un effet du CICE sur les variations des prix sectoriels et des prix pratiqués par un échantillon d'entreprises en exploitant respectivement la variabilité intersectorielle et intrasectorielle d'exposition au CICE. Un modèle à facteurs captant les co-mouvements des indices de prix est proposé pour contrôler l'hétérogénéité temporelle par secteur ou par entreprise des variations de prix. L'analyse sectorielle suggère que l'exposition au CICE serait à l'origine d'une modération des prix dans les secteurs industriels en amont de la chaîne de production, et les secteurs de services proches de la demande finale. Cependant, cet effet déflationniste ne peut être distingué d'une baisse générale des prix dans ces secteurs. L'hypothèse d'une transmission des effets du CICE par les liens inter-sectoriels de consommations intermédiaires est explorée: elle pourrait expliquer que l'effet direct se traduise in fine par une baisse générale décorrélée des montants de CICE initialement perçus. Afin de circonscrire les effets de transmission, l'analyse intra-sectorielle par entreprise procède à des analyses séparées secteur par secteur. Des baisses de prix corrélées au CICE sont confirmées dans certains secteurs industriels amont, par exemple la métallurgie, et dans certains services aval, par exemple le transport et entreposage. La construction spécialisée et les activités de services et de soutien aux entreprises ressortent également des analyses. Les secteurs où nous mesurons un effet déflationniste du CICE sont ceux où la part du travail éligible dans les coûts de production est parmi les plus conséquentes
L'introduction d'un gradient social dans la mortalité au sein du modèle Destinie 2
No full textDans cette étude, nous utilisons les tables de mortalité par diplôme récemment publiées par Blanpain (2016b) pour améliorer de façon notable la projection de la mortalité différentielle présente dans le modèle Destinie 2, qui ne s'appuyait le plus souvent que sur les projections de mortalité de l'Insee, ventilées par âge et par sexe. Nous montrons que la méthode relationnelle de proportionnalité prédit mieux l'évolution de la mortalité différentielle sur le passé récent que la méthode de relationnalité de Brass, mise en oeuvre dans d'autres modèles de microsimulation. L'introduction d'une mortalité hétérogène selon le niveau de diplôme doit principalement permettre de reproduire la corrélation positive observée entre espérance de vie et montant de pension. Pour la quantifier, nous comparons les élasticités de survie au montant de la pension de retraite, par sexe et par âge, obtenues par microsimulation à celles estimées sur les données de l'Échantillon Interrégimes de Retraités (EIR). Les élasticités simulées sont plus faibles que les élasticités empiriques, en particulier pour les femmes. Pour les hommes, elles sont néanmoins statistiquement significatives et au moins égales aux deux tiers des valeurs observée empiriquement. Au niveau agrégé, cette introduction révise également faiblement à la hausse les dépenses projetées de retraite
Changes in smoking behaviour over family transitions: evidence for anticipation and adaptation effects
No full textObjectives: This paper aimed to analyse the temporal relation between family transitions (partnership formation, first childbirth, separation) and changes in smoking initiation and cessation. Methods: We propose a discrete-time logistic model to explore the timing of changes in terms of leads and lags effects up to three years around the event in order to measure both anticipation and adaptation mechanisms. Retrospective biographical data from the Santé et Itinéraires Professionnels (SIP) survey conducted in France in 2006 are used. Results: Partnership formation was followed for both genders by a fall in initiation and a contemporaneous rise in cessation. Effects related to first childbirth were strongly patterned by gender, as a protective anticipation effect was found in initiation and cessation for women, while only a contemporaneous rise in cessation was observed for men. Separation was preceded by unhealthy behavioural changes in women, while this effect was contemporaneous for men. Conclusion: Our findings highlight opportunities for more targeted interventions over the life course to reduce smoking, and therefore have relevance for general practitioners and public policy elaboration
La déclaration sociale nominative. Nouvelle référence pour les échanges de données sociales des entreprises vers les administrations
No full textInternational audienceLa généralisation de la déclaration sociale nominative en 2017 est l'aboutissement d'un projet de simplification administrative qui s'est étalé sur près de dix ans. Elle repose sur un changement de paradigme qui a nécessité une simplification drastique des procédures déclaratives auxquelles sont soumises les entreprises. Mais en adossant la collecte des données au processus générateur de la collecte des cotisations sociales, c'est-à-dire le processus de paie, elle garantit une bien meilleure qualité de l'information recueillie. Au terme d'un déploiement progressif, la DSN concerne aujourd'hui environ 96 % des entreprises du secteur privé. Bien accompagnées grâce à un dispositif de concertation inédit, les trois quarts des entreprises sont globalement très satisfaites du nouveau dispositif. Le taux de couverture d'un certain nombre de procédures et la qualité des données progressent également rapidement, même si des points de vigilance demeurent, notamment en raison des délais d'adaptation des logiciels de paie. La couverture de la DSN est appelée à s'étendre dans les années à venir, ainsi que ses usages. Les porteurs du projet devront veiller à ce que ces extensions ne se traduisent pas par un alourdissement qui serait contraire à l'esprit initial du projet
L’apport des Big Data pour les prévisions macroéconomiques à court terme et « en temps réel » : une revue critique
No full textInternational audienceThis paper provides a discussion of the use of Big Data for economic forecasting anda critical review of recent empirical studies drawing on Big Data sources, including those using internet search, social media and financial transactions related data. A broad conclusion is that whilst Big Data sources may provide new and unique insights into high frequency macroeconomic activities, their uses for macroeconomic forecasting are relatively limited and have met with varying degrees of success. Specific issues arise from the limitations of these data sets, the qualitative nature of the information they incorporate and the empirical testing frameworks used. The most successful applications appear to be those which seek to embed this class of information within a coherent economic framework, as opposed to a naïve black box statistical approach. This suggests that future work using Big Data should focus on improving the quality and accessibility of the relevant data sets and in developing more appropriate economic modelling frameworks for their future use.Cet article propose une discussion sur l'utilisation des Big Data pour les prévisions économiques à court terme et la prévision « immédiate » (nowcasting) et un examen critique d'études empiriques récentes s'appuyant sur des sources de données massives, notamment les données de recherches Internet, de médias sociaux ou de transactions financières. Une conclusion générale est que, même si les Big Data peuvent fournir des informations nouvelles, uniques et à une fréquence élevée sur l'activité économique, leur usage pour les prévisions macroéconomiques est relativement restreint et a connu des degrés de réussite variables. Des problèmes spécifiques découlent en effet des limites de ces données, de la nature qualitative de l'information qu'elles procurent et des cadres de tests empiriques utilisés. Les applications les plus réussies semblent être celles qui cherchent à intégrer cette classe d'informations dans un cadre économique cohérent, par opposition à une approche statistique simpliste, de type boîte noire. L'analyse menée ici suggère que les travaux mobilisant les Big Data devront viser à améliorer la qualité et l'accessibilité des ensembles de données pertinents et à développer des cadres de modélisation économique plus appropriés pour leur utilisation future
Les configurations de points
No full textChapitre 4International audienceStatisticians carry out close examination of spatialized data, such as the distribution of household income, the location of industrial or commercial establishments, the distribution of schools in cities, etc. Answers can be found through analyses of one or more predefined geographical scales such as neighbourhoods, districts or statistical blocks. However, it is tempting to preserve the individual data and to work with the exact position of the entities that are being studied. If that is the case, statisticians have to conduct analyses based on geolocation data without carrying out any geographical aggregation. Observations are taken as points in space and the objective is to characterise these point distributions.Understanding and mastering statistical methods that process this individual and spatialized information enables us to work on data that are now increasingly accessible and sought after because they provide very precise analyses of distributions studied (Ellison et al. 2010; Barlet et al. 2013). In this framework of analysis, statisticians who have sets of points to analyse are faced with several important methodological questions: how can such data with thousands or even millions of observations be represented and characterised spatially? What statistical tools exist that can be used to study these observations relating to households, employees, firms, stores, equipment or travel, for example? How can the qualitative or quantitative characteristics of the observations being studied be taken into account? How can any attractions or repulsions between points or between different types of points be highlighted? How can we assess the significance of the results obtained, etc?The purpose of this chapter is to help statisticians to provide statistically robust results from the study of spatialized data that is not based on predefined zoning. To do this, we will review the literature on the subject of statistical methods used to characterise point distributions and we will explain the associated issues. We will use simple examples to explain the advantages and disadvantages of the most frequently adopted approaches. The code provided in R will be used to reproduce the examples covered.Les statisticiens peuvent être amenés à étudier précisément des données spatialisées, par exemple la distribution des revenus des ménages, l’implantation sectorielle d’établissements industriels ou commerciaux, la localisation des établissements scolaires au sein des villes, etc. Des réponses peuvent être apportées grâce à des analyses menées à une ou plusieurs échelles géographiques prédéfinies comme au niveau des quartiers, des arrondissements ou des îlots. Toutefois, il est tentant de vouloir préserver la richesse des données individuelles et travailler en conservant la position exacte des entités étudiées. Si tel est le cas, cela revient pour un statisticien à élaborer des analyses à partir de données géolocalisées sans procéder à une quelconque agrégation géographique. Les observations sont appréhendées comme des points dans l’espace et l’objectif est de caractériser ces distributions de points.Comprendre et maîtriser des méthodes statistiques qui traitent ces informations individuelles et spatialisées permet de travailler sur des données qui sont aujourd’hui de plus en plus accessibles et recherchées car elles fournissent des analyses très précises sur les comportements des acteurs économiques (ELLISON et al. 2010 ; BARLET et al. 2013). Dans ce cadre d’analyse, plusieurs questions méthodologiques importantes se posent alors au statisticien qui dispose de jeux de points à analyser : comment représenter et caractériser spatialement de telles données en utilisant des milliers voire des millions d’observations ? Quels outils statistiques existent et peuvent être mobilisés pour étudier ces observations relatives aux ménages, salariés, firmes, magasins, équipements ou déplacements par exemple ? Comment prendre en compte les caractéristiques qualitatives ou quantitatives des observations étudiées ? Comment mettre en évidence des éventuelles attractions ou répulsions entre les points ou entre différents types de points ? Comment peut-on évaluer la significativité des résultats obtenus ? etc.Ce chapitre a pour but d’aider le statisticien à apporter des résultats statistiquement robustes à partir de l’étude de données spatialisées qui ne reposent pas sur un zonage prédéfini. Pour ce faire, nous nous appuierons sur une revue de la littérature des méthodes statistiques qui permettent de caractériser des distributions de points et nous expliciterons les enjeux associés. Nous expliquerons à partir d’exemples simples les avantages et les inconvénients des approches les plus souvent retenues. Le code sous R fourni permettra de reproduire les exemples traités
Le financement des PME : divergence entre les pays de la zone Euro ?
No full textThis paper studies the divergence/convergence process of European countries as regard thefinancing behavior of small and medium sized enterprises. Using a firm level and countryrepresentative survey, we construct country-time indicators of SMEs’ use of three externalfinancing sources: bank loans, credit line/overdraft and trade credit. These indicatorsaccount for composition effects and demand effects. We find substantial differences betweencountries in the SMEs’ use of the three financing sources. In particular, the cross-countrydifferences related to SMEs’ use of bank loans have significantly increased over the period2010-2014. This divergence is not related to a global increase in the volatility of this usebetween countries. Instead, it has been driven by a sharper increase (resp decrease) in thecountries where SMEs’ use was initially higher (resp. lower). Finally, we investigate whetherSMEs’ uses of financing sources are correlated at the country level with variousmacroeconomic and banking structure indicators. The results suggest that indicators aboutbanking concentration are good candidates to explain the cross-country divergence of SMEs’use of bank loans.Cet article examine dans quelle mesure les conditions de financement des PME ont convergé ou divergé entre pays de la zone Euro au cours de la période 2010-2014. S'appuyant sur une enquête représentative auprès des entreprises conduite dans plusieurs pays de la zone Euro (enquête SAFE), nous construisons pour chaque pays et chaque semestre des indicateurs reflétant la capacité de leurs entreprises à utiliser trois sources de financement externe : les crédits bancaires de long terme (prêts bancaires), les crédits bancaires de court terme (lignes de crédit) et le crédit commercial. On montre ainsi que les différences d'accès des PME aux prêts bancaires ont significativement augmenté au cours de la période. Cette divergence n'est pas liée à une volatilité globale des conditions de financement qui aurait crû après la crise mais plutôt au fait que les pays où les conditions de financement étaient initialement les meilleures (resp. les plus mauvaises) sont également ceux où elles se sont le plus améliorées (resp. empirées). Nous confrontons ces évolutions propres à chaque pays à certaines variables macroéconomiques ou reflétant leur structure bancaire. Les résultats suggèrent que les indicateurs relatifs à la concentration bancaire pourraient être à l'origine de la divergence des taux de recours aux crédits bancaires de long terme
Introduction. Les apports des Big Data
No full textInternational audienceThe revolution, which is quite recent, brought about by digital conver-gence and connected objects, has enabled a homogenisation of data types whichwould historically have been considered as different, for example: digital data,texts, sound, still images, and moving images. This has encouraged the Big Dataphenomenon, the volume of which includes two related parameters: quantity andfrequency of acquisition; quantity can extend as far as exhaustivity and frequencycan be up to and including real time. This Special Issue features a series of articlesthat examine its uses and implications, as well as the challenges faced by statisticalproduction in general, and especially that of official statistics. Just like any innova-tion, Big Data offer advantages and raise questions. The obvious benefits include“added” knowledge – a better statistical description of the economy and the society.They are also a driver for development in computer science in the broadest sense,and in applied mathematics. However, we cannot do without some degree of vigi-lance, since data and how they are used can affect individuals, their freedoms andthe preservation of their privacy.La révolution, somme toute récente, due à la convergence numérique et aux objets connectés, a permis de mettre sous forme homogène des informations que l'histoire considérait comme de nature différente : données numériques, textes, son, images fixes, images mobiles. Ceci a favorisé le phénomène des Big Data -données massives ou mégadonnées -, dont la volumétrie comporte deux paramètres joints : quantité et fréquence d'acquisition, la quantité pouvant aller jusqu'à l'exhaustivité, la fréquence pouvant aller jusqu'au temps réel. Ce numéro spécial présente un ensemble d'articles qui en examinent les usages et les enjeux pour la production statistique. Comme toute innovation, les données massives offrent des avantages et soulèvent des questions. Parmi les avantages perceptibles, un « plus » de connaissances : une meilleure description statistique de l'économie et de la société, notamment par la statistique publique. Ces données sont aussi un vecteur de développement en informatique au sens large, et en mathématiques appliquées. On ne peut cependant pas faire l'économie d'une certaine vigilance, car les Big Data et leurs usages peuvent avoir des effets sur les individus, leurs libertés et la préservation de leur vie privée
Le financement par cotisations freine-t-il la redistribution ? Une analyse en comparaison internationale
No full textInternational audienceUniversal benefit schemes are often considered to be contradictory to fundingthrough social contributions : because of earnings ceilings the latter is supposedlyregressive in nature, and for this reason should finance only contributory benefits.Conversely, it would be consistent to fund universal benefit through progressiveincome tax. Using a database of comparative micro-data at the household level(LIS, 22 OECD countries), we question the view that social contribution areregressive. On the one hand, our analysis shows that social security contributionsare generally redistributive : thus, a higher contribution rate do not lead to a lowerredistribution. On the other hand, contributions are actually complementary to theincome tax in reducing inequalities throughout income distribution. At the bottomof the income distribution, contributions compress inequalities through a markedprogressivity — combining scale and base effects — and, when contributionsbecome regressive (often at the upper end of the income distribution), the incometax takes over the compression of inequalities.L’universalité des droits est généralement présentée comme contradictoire avecun financement par cotisations sociales : celles-ci seraient par nature régressives,notamment en raison de plafonnements, et devraient financer exclusivement desdroits contributifs ; à l’inverse, un financement par l’impôt sur le revenu (IR) seraitdavantage progressif et pourrait financer des droits universels. À partir d’une basede microdonnées comparatives à l’échelle des ménages (LIS, 22 pays de l’OCDE),nous remettons en perspective cette opposition a priori. D’une part, notre analysemontre que les cotisations sociales sont globalement redistributives : ainsi, descotisations élevées n’entraînent pas une moindre redistributivité. D’autre part, lescotisations sont en réalité complémentaires à l’IR dans la réduction des inégalitéstout au long de la distribution des revenus. En bas de la distribution des revenus, les cotisations compriment les inégalités par une progressivité marquée – en combinant effets de barème et d’assiette – et, lorsque les cotisations deviennentrégressives (souvent tardivement dans l’échelle des revenus), l’IR prend le relaisde la compression des inégalités
