Quels sont les effets du progrès technique sur les inégalités de revenus ?

La demande de biens finaux

14À toute période, chaque ménage, quels que soient son niveau de qualification ou sa localisation (Nord ou Sud), maximise la même fonction d’utilité instantanée log-linéaire :

15

16xi et pi sont respectivement la consommation et le prix du bien i = l, h, et r le revenu du ménage.

17Ce programme détermine les fonctions de demande individuelle de chaque bien. Au niveau agrégé, les demandes totales de bien l(Y–l) et h(Y–h) s’écrivent alors :

18

19où R est le revenu total. Notons que R est le revenu total du Nord lorsqu’on est en autarcie, et le revenu mondial, somme des revenus du Nord et du Sud, à l’ouverture.

La production de biens finaux

Le secteur l

20La production du bien l utilise du capital et du travail non qualifié avec une technologie Cobb-Douglas :

21

22où Yl?, Kl?, et Ll sont respectivement la production, et l’utilisation de capital et de travail non qualifié dans le secteur l.

23Les demandes de facteurs, issues des programmes de maximisation des firmes, sont alors :

24

25où ? est le prix du capital, et wL le coût unitaire (salaire) du travail non qualifié.

Le secteur h

26La production de bien h utilise les trois facteurs de production. Suivant l’hypothèse de Griliches [1969], on suppose en outre une complémentarité relative entre capital et qualification : le capital est plus substituable au travail non qualifié qu’au travail qualifié. Comme une utilisation plus forte de capital traduit une montée de l’informatisation, la complémentarité K-H vise à représenter une des voies de l’impact positif de l’informatisation sur la demande de travail qualifié. Cette hypothèse est représentée par une fonction ces imbriquée dans une Cobb-Douglas :

27

28avec :

.

29Dans la fonction Yh?, l’élasticité de substitution H-L est identique à l’élasticité de substitution H-K, alors que les estimations empiriques concluent plutôt à une élasticité H-L supérieure à l’élasticité H-K (Hamermesh [1993]). Toutefois, la correction de ce défaut entraînerait l’introduction de fonctions ces imbriquées (comme dans Krusell et al. [1999]), ce qui compliquerait fortement le modèle. Comme cela ne modifierait que très faiblement les résultats, nous avons gardé cette forme plus simple. La maximisation du profit détermine les fonctions de demandes de facteurs suivantes :

30

31wH est le salaire unitaire du travail qualifié.

32Une baisse du prix du capital accroît la demande relative de qualification, Hh/Lh, dans le secteur h.

Le secteur des biens capitaux

33Le secteur des biens capitaux comprend deux activités, l’une de production et l’autre de recherche-développement.

La production de capital

34Le bien capital est produit par un monopole. Cette hypothèse découle de l’activité de R&D qui implique des rendements croissants (voir ci-dessous). Comme on suppose qu’il n’y a ni barrières à l’entrée ni coûts irrécupérables, le profit du monopole est nul à l’équilibre.

35La production de capital se décompose en deux stades qui ne sont pas substituables : ils peuvent être dissociés et leur localisation peut donc être différente. Le premier stade, qui regroupe la conception et la fabrication de composants à haute technicité, n’utilise que du travail qualifié. Le second est un stade d’assemblage qui utilise exclusivement du travail non qualifié. En conséquence, la production du bien capital est réalisée suivant une technologie à facteurs complémentaires :

36

37où A × ?HHK représente le premier stade de production, et A × ?LLK le second stade.

38Le coefficient A représente la productivité totale des facteurs (ptf) dans le secteur des biens capitaux.

39Les demandes de facteurs pour la production de capital s’écrivent alors :

40

L’activité de R&D

41À chaque période, de nouvelles connaissances technologiques sont produites par une activité de R&D directement menée par le monopole qui fabrique le bien capital. Ces connaissances nouvelles permettent d’améliorer la productivité totale des facteurs (ptf) dans le secteur K, et aboutissent également à la production d’un nouveau type de capital. La R&D combine en conséquence innovations de procédé (hausse de A) et de produit (nouveau bien capital), conformément aux caractéristiques du secteur informatique.

42Comme dans les modèles de Romer [1990], Grossman et Helpman [1991], et Aghion et Howitt [1992], l’activité de R&D dépend (i) de la quantité de travail qualifié allouée à la recherche (chercheurs), et (ii) du niveau déjà atteint des connaissances technologiques :

43

44où

représente à la fois la variation des connaissances et de la ptf dans le secteur K, HA la quantité de chercheurs, et ? un indicateur d’efficacité de la R&D.

450 < ? < 1 signifie qu’à chaque moment la productivité marginale du nombre de chercheurs employés est décroissante.

46Le taux de variation des connaissances technologiques

s’écrit alors :

47

48Une fois qu’elle a été révélée par son utilisation dans la production, la nouvelle connaissance passe dans le domaine public. À chaque période, les connaissances existantes sont alors utilisées pour de nouvelles recherches créant de nouvelles connaissances, et donc de nouvelles technologies, un niveau supérieur de la ptf A, et un nouveau bien capital correspondant. Ainsi, une fois utilisé, un bien capital n’est plus seulement consommé, mais son « modèle » devient également obsolète dans la mesure où un bien capital plus efficace est produit à partir d’une nouvelle technologie.

49À chaque temps t, comme chez Basevi et Ottaviano [2002], le monopole mène une activité de R&D qui se traduit par la création d’une nouvelle connaissance technologique, et donc par un nouveau « modèle » de bien capital produit à partir d’un niveau supérieur de ptf. Il produit alors ce nouveau bien capital qui est vendu aux secteurs des biens finaux. En plus, dans notre modèle, le nouveau bien capital se substitue entièrement à l’ancien. La nouvelle technologie et le nouveau bien capital sont uniquement utilisés au moment de leur découverte : pour le monopole, le bénéfice tiré de l’innovation est donc immédiatement réalisé dans sa totalité. En conséquence, il n’y a pas de choix intertemporel pour le monopole, et la dynamique du modèle est caractérisée par une succession d’équilibres statiques de plus en plus efficaces en raison de la hausse de la productivité. Ces hypothèses fournissent une façon commode de représenter simplement en temps continu l’obsolescence et le remplacement très rapide des biens informatiques [4].

50On peut enfin remarquer que c’est l’activité de R&D qui justifie l’existence d’un monopole dans le secteur K. En effet, la connaissance est un bien non rival, et seuls la technologie et le modèle de bien capital les plus efficaces sont utilisés à chaque moment. En conséquence, l’existence de plusieurs firmes réalisant concurremment de la R&D se traduirait par un gaspillage des ressources en travail qualifié. En raison de l’activité de R&D, le secteur K est alors caractérisé par des rendements internes croissants.

Demande de chercheurs et offre de capital

51À chaque moment t, la firme qui produit le bien capital optimise son effort de R&D, soit l’emploi des chercheurs HA, en maximisant le profit supplémentaire tiré de cette activité :

52

53sous la contrainte : A(t) = A0 exp[?t0?(HA(i))?di].

54La contrainte ci-dessus est directement tirée de l’équation (10).

55Ce programme de maximisation détermine la demande de chercheurs à l’optimum (le temps t est omis par simplification) :

56

57En introduisant (8) et (9) dans la condition de profit nul découlant de l’hypothèse de marché contestable (?K = ?K - wLLK - wHHK - wHHA = 0), on obtient :

58

59En portant (11) dans (12), on détermine l’offre de capital compatible avec la condition de profit nul :

60

Dynamique de la croissance à long terme

90Les graphiques 1 et 2 présentent respectivement (i) le diagramme de phase qui relie le taux de croissance ?A de la ptf à son niveau A, et (ii) l’évolution du nombre de chercheurs HA pour des valeurs très élevées de la ptf A dans l’hypothèse d’un taux de croissance moyen de A égal à 15 % en économie ouverte en début de processus.

Graphique 1

?A en fonction de A

?A en fonction de A

Graphique 2

Chercheurs (HA) en fonction de A

Chercheurs (HA) en fonction de A

91On constate que le modèle tend vers une croissance stationnaire de la productivité dans le secteur K de 17,8 % par an en autarcie et de 16,6 % en ouverture Nord-Sud avec marchés du travail concurrentiels. On peut également préciser qu’il n’y a pas d’état stationnaire dans le scénario OW, même si la croissance ?A varie dans un intervalle très étroit. Ce résultat s’explique par le fait que le niveau de la prime de qualification est contraint et qu’il varie à chaque moment de façon exogène. On peut néanmoins remarquer que le taux de croissance de la ptf A est toujours plus élevé dans le scénario OW qu’à l’autarcie (Scénario A) ou à l’ouverture avec des marchés du travail concurrentiels (Scénario O). Enfin, la croissance stationnaire s’accompagne d’une stabilisation de la prime de qualification en autarcie, mais pas en ouverture concurrentielle.

92La simulation des évolutions de long terme permet d’établir deux premiers résultats :

931. À dotations factorielles inchangées au Sud et au Nord, la croissance stationnaire est plus élevée en autarcie du Nord qu’en ouverture Nord-Sud concurrentielle.

942. À dotations factorielles inchangées au Sud et au Nord, la croissance est plus élevée en ouverture avec contrainte sur la prime de qualification qu’en autarcie du Nord ou en ouverture Nord-Sud concurrentielle.

R&D et productivité

95En termes de ressources allouées à la R&D et de croissance de la productivité, les graphiques 3 et 4 montrent :

1. que le passage de l’autarcie à l’ouverture Nord-Sud se traduit par une baisse de l’effort de R&D et donc un ralentissement de la croissance de la productivité ;
2. que l’instauration d’un salaire minimum en ouverture Nord-Sud entraîne une remontée de l’effort de R&D et donc de la croissance de la productivité qui sont alors nettement au-dessus de leur niveau autarcique.

Graphique 3

Croissance de la productivité (?A)

Croissance de la productivité (?A)

Graphique 4

Nombre de chercheurs (HA)

Nombre de chercheurs (HA)

Prime de qualification, salaires et revenus réels

96Comparée à la situation autarcique, l’ouverture Nord-Sud se traduit par une forte hausse de la prime de qualification (graphique 5). Ceci est lié à un effet de spécialisation qui reproduit la distribution des avantages comparatifs.

Graphique 5

Prime de qualification

Prime de qualification

97Le prix relatif du capital diminue fortement dans tous les scénarios (graphique 6). Ceci s’explique par le fort taux de croissance de la ptf dans le secteur du capital (15 %). Notons également que le prix du capital est nettement inférieur dans le scénario OW. Ce scénario présente donc un niveau de R&D plus élevé, un faible coût du travail qualifié (en raison du salaire minimum), ainsi qu’un faible coût du travail non qualifié (délocalisation au Sud du stade d’assemblage de la production de K).

Graphique 6

Prix relatif du capital

Prix relatif du capital

98Les salaires et revenus réels sont calculés en divisant les salaires et revenus nominaux par l’indice des prix à la consommation p = (pl)? (ph)1 - ?.

99Logiquement, le salaire réel des travailleurs non qualifiés du Nord est le plus élevé dans le scénario OW (graphique 7).

Graphique 7

Salaire réel des non qualifiés du Nord

Salaire réel des non qualifiés du Nord

100La mise en place d’un salaire minimum au Nord commence par diminuer le salaire réel des travailleurs qualifiés (graphique 8). Avec le temps, cette réduction est compensée par la baisse plus rapide des prix entraînée par le progrès technique. En conséquence, l’écart observé pour le salaire réel des travailleurs qualifiés entre les scénarios O et OW disparaît totalement, et le scénario OW devient le plus profitable aux travailleurs qualifiés après dix-sept années (graphique 8). On observe la même évolution pour les travailleurs du Sud, mais le scénario OW rattrape plus lentement le scénario O (graphique 9). En résumé, en raison de son impact sur le progrès technique, le scénario OW est le meilleur à long terme pour les trois types de travailleurs. Ce diagnostic ne vaut évidemment que pour les travailleurs employés, la situation des chômeurs non qualifiés du Nord n’étant pas considérée ici.

Graphique 8

Salaire réel des travailleurs qualifiés

Salaire réel des travailleurs qualifiés

Graphique 9

Salaire réel des travailleurs du Sud

Salaire réel des travailleurs du Sud

101L’évolution du revenu réel global mesure également la variation du revenu réel par tête puisque les populations sont supposées constantes au Nord et au Sud.

102En termes de revenu réel global, l’ouverture avec marchés du travail concurrentiels (scénario O) est d’abord la meilleure situation à la fois au Nord et au Sud (graphiques 10 et 11). Au Nord, la mise en place d’un salaire minimum entraîne initialement un ralentissement sensible du revenu réel total qui s’explique par l’existence d’un chômage élevé des non qualifiés. Toutefois, cet écart est progressivement comblé en raison de la baisse des prix liée à la croissance accélérée de la productivité. Cette évolution reste néanmoins relativement lente en raison du chômage de la main-d’œuvre non qualifiée qui augmente avec le temps. À long terme, le revenu réel total, et donc le revenu réel par tête, est le plus élevé dans le scénario OW : le scénario OW dépasse le scénario O au Nord et au Sud au bout de vingt-trois ans (graphiques 10 et 11). Notons qu’à très long terme, le revenu réel du Nord à l’autarcie (A) dépasse également le revenu en ouverture concurrentielle (O) au bout de soixante-quinze périodes (graphique 12).

Graphique 10

Revenu réel du Nord

Revenu réel du Nord

Graphique 11

Revenu réel du Sud

Revenu réel du Sud

Graphique 12

Revenu réel du Nord à long terme (logarithme)

Revenu réel du Nord à long terme (logarithme)

108L’ouverture Nord-Sud agit différemment sur l’effort de R&D, le progrès technique et la croissance de la productivité selon que la prime de qualification est flexible ou non. Lorsque les marchés du travail sont concurrentiels, elle ralentit la R&D et la croissance de la productivité. En revanche, l’ouverture stimule la R&D et accélère la croissance de la productivité lorsque le Nord instaure un salaire minimum qui freine l’augmentation de la prime de qualification. Ces résultats s’expliquent à partir des facteurs déterminant l’effort de R&D représentés sur la figure 1.

Figure 1

Les facteurs déterminant la R&D

Les facteurs déterminant la R&D

109Le niveau de la R&D dépend (i) de la demande de biens capitaux puisque l’innovation s’opère dans ce secteur et (ii) du coût de la R&D, c’est-à-dire du coût du travail qualifié qui est l’unique facteur utilisé dans cette activité. La demande de capital dépend elle-même (i) de la taille du marché du capital, et donc de la taille du marché des biens finaux dont la production requiert du capital et (ii) du prix du capital, déterminé par son coût de production. Enfin, le coût de production du capital dépend des coûts des travaux qualifiés et non qualifiés.

110L’ouverture Nord-Sud a trois conséquences majeures sur la R&D :

111(i) En élargissant la taille du marché des biens finaux, elle stimule la demande de capital. Comme l’innovation s’opère dans le secteur K, la R&D est accélérée.

112(ii) Parallèlement, en raison de la délocalisation au Sud des productions intensives en travail non qualifié, l’ouverture Nord-Sud accroît sensiblement la prime de qualification, et donc le coût du travail qualifié. La hausse du coût relatif des chercheurs réduit la R&D.

113(iii) L’impact de l’ouverture sur le prix du capital est ambigu. D’une part, l’accroissement du coût des travailleurs qualifiés renchérit le prix du capital. D’autre part, la baisse du coût du travail non qualifié, résultant de la délocalisation au Sud du stade d’assemblage, réduit le prix du capital.

114Lorsque la prime de qualification est flexible, son augmentation est suffisamment forte pour neutraliser et dominer l’impact positif sur la R&D de l’élargissement du marché. L’ouverture se traduit alors par une baisse de la R&D et un ralentissement de la croissance de la productivité.

115Lorsqu’une politique de salaire minimum empêche l’augmentation de la prime de qualification, et donc la hausse du coût du travail qualifié, les impacts positifs de l’élargissement du marché et de la diminution des coûts d’assemblage sont les seules forces agissantes. En conséquence, la R&D est stimulée et la productivité accélérée. Ce résultat peut bien évidemment être étendu à toute déficience de marché ou règle institutionnelle qui fige la prime de qualification. Notons qu’Askenazy [2003] a également montré, dans un modèle de croissance endogène en économie ouverte, que la mise en place d’un salaire minimum stimulait le progrès technique et la croissance. Les mécanismes contenus dans notre approche sont néanmoins différents de ceux d’Askenazy puisque (i) l’ouverture sans salaire minimum se traduit par une baisse de la R&D et de la croissance, et (ii) le salaire minimum n’a d’effet positif sur le progrès technique qu’en économie ouverte chez Askenazy, ce qui n’est pas le cas du modèle présenté ici (voir Chusseau [2002] ; Chusseau et Hellier [2006]) [10].

116Tous ces mécanismes peuvent être présentés analytiquement à partir d’une décomposition de l’équation déterminant la quantité de chercheurs (voir Annexe).

117Deux points doivent enfin être soulignés. D’une part, le modèle est construit en considérant le Nord comme un espace homogène. Si le Nord était, par exemple, divisé en deux zones, l’une avec un salaire minimum et l’autre sans, et si le travail qualifié pouvait circuler librement entre ces deux espaces, la zone avec salaire minimum subirait un exode de ses qualifiés vers celle à marchés du travail concurrentiels. D’autre part, on suppose que la R&D demeure localisée dans le Nord, ce qui correspond à la réalité observée des vingt dernières années. Toutefois, si le mouvement récent de délocalisation d’une partie des activités de R&D vers certains pays du Sud (omc [2005]) se confirme et s’intensifie, l’impact négatif de l’ouverture sur le coût de la R&D pourrait être remis en cause. La baisse de l’effort en R&D ne concernerait alors que ses stades amont (recherche) qui restent localisés au Nord, ce qui pourrait également ralentir la croissance de long terme, mais avec un certain retard [11].

Le revenu par tête

118À long terme, le scénario OW garantit le revenu par tête le plus élevé. Par ailleurs, le revenu par tête à l’autarcie rattrape celui existant à sa valeur concurrentielle (scénario O) au bout de soixante-quinze ans (graphique 12). Ces résultats s’expliquent entièrement par les conséquences de l’ouverture sur la R&D selon les différents scénarios. Le scénario OW conduit à une accélération de l’effort de R&D comparé aux deux scénarios A et O. De plus, le scénario O se traduit par un niveau de R&D plus faible qu’en situation autarcique.

119Le résultat est ici analysé en termes de revenu par tête et non de bien-être. Ce choix s’explique car aucun scénario n’est Pareto-supérieur aux autres puisque aucun d’entre eux n’améliore à tout moment la situation de certains ménages sans détériorer celle d’autres ménages (graphiques 7 et 8). En particulier, le scénario OW, qui domine en termes de croissance et de revenu par tête à long terme, améliore le revenu par tête des seuls non qualifiés employés à court terme. À long terme, il est supérieur aux autres pour tous les individus employés (qualifiés et non qualifiés), mais se traduit par un chômage chronique de certains non qualifiés.

La montée des inégalités au Nord : biais technologique versus ouverture Nord-Sud

120Dans notre modèle, biais technologique et ouverture Nord Sud interagissent pour expliquer la hausse de la prime de qualification, donc la montée des inégalités.

121En autarcie, la hausse de la prime de qualification s’explique exclusivement par un biais technologique endogène en faveur de la demande relative de travail qualifié H/L, qui touche à la fois les secteurs h et K. Ce biais ne provient pas d’une hausse de l’efficacité du facteur H, mais de mécanismes générés par la R&D dans la production des biens capitaux.

122Dans le secteur K, le biais technologique s’explique par l’augmentation de la demande de chercheurs dans l’activité de R&D [12]. Le progrès technique augmente la productivité dans la production de capital, entraîne une baisse de son prix, et donc une utilisation plus forte de ce facteur. La hausse de la demande de K favorise l’effort de R&D, et donc la demande de chercheurs.

123Dans le secteur h, la hausse de l’intensité en qualification est totalement liée à l’hypothèse de complémentarité relative entre capital et travail qualifié. La baisse du prix de K accroît la demande et l’utilisation de capital. La hausse de l’intensité capitalistique se traduit alors par une augmentation de l’intensité en qualification Hh/Lh en raison des différences de substituabilité entre les facteurs.

124À l’ouverture avec marchés du travail concurrentiels, le biais technologique et l’ouverture Nord-Sud se combinent pour pousser la prime de qualification. L’ouverture Nord-Sud est toutefois la cause essentielle de la montée des inégalités, d’autant plus qu’elle réduit le biais technologique.

125Les mécanismes du biais technologique en faveur de la qualification décrits pour le scénario A opèrent toujours dans le scénario O, mais leur intensité varie. La délocalisation au Sud du secteur l et du stade d’assemblage du capital diminue fortement la demande de travail non qualifié, d’où une hausse très sensible de la prime de qualification, une réduction de l’effort de R&D et un ralentissement de la croissance de la productivité comparés à l’autarcie (voir : a) L’impact de l’ouverture sur le progrès technique). L’ouverture Nord-Sud réduit alors le biais technologique, et le changement de spécialisation est la cause principale de la hausse des inégalités.

126Lorsque l’ouverture Nord-Sud s’accompagne d’un salaire minimum au Nord, la R&D et la croissance de la productivité augmentent sensiblement. Le biais technologique est donc accéléré et pousse la demande relative de qualification H/L. Au Nord, l’ouverture et le biais technologique se combinent pour augmenter fortement la demande de qualification. En effet, le salaire minimum empêchant le ralentissement de l’effort de R&D lié à l’ouverture, les deux explications (biais technologique et ouverture) se confortent l’une l’autre. De plus, en raison du salaire minimum, la combinaison ouverture-biais technologique se traduit à la fois par une hausse de la prime de qualification (égale par définition à celle qui prévaudrait en autarcie) et par une forte augmentation du chômage.

127Notons enfin que la hausse de la prime de qualification dans le scénario O, et celle du chômage dans le scénario OW, sont très sensibles. Ces évolutions, qui s’expliquent par l’impact puissant des délocalisations sur la demande de travail non qualifié, résultent également de certaines hypothèses simplificatrices. D’une part, une hausse de la dotation relative en qualification du Nord, en conformité avec les faits observés, se traduirait par une modération de ces évolutions. Un ralentissement peut également être obtenu en introduisant dans le modèle un secteur de biens non échangeables utilisant du travail non qualifié.