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Pourquoi il faut changer la mesure du chômage

chômage économie

Lien publiée le 31 janvier 2018

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Ces articles de la rubrique « Ailleurs sur le web » sont publiés à titre d'information et n'engagent pas la Tendance CLAIRE.

http://www.chomage-et-monnaie.org/2018/01/17/ou-est-passee-linflation-pourquoi-il-faut-changer-la-mesure-du-chomage/

Pendant le siècle qui nous précède, plus précisément depuis la grande inflation allemande des années 1920[1], la pensée économique dominante a considéré l’inflation comme un mal suprême, qu’il faut combattre vigoureusement et en permanence. Mais depuis quelques années, le doute s’insinue dans l’esprit des économistes et dans celui des banquiers centraux, car alors que la reprise économique semble se généraliser dans de nombreux pays développés, l’inflation reste « aux abonnés absents »[2].

Dès les années 1950 un économiste du nom de Phillips a théorisé le lien entre chômage et inflation. D’après lui, lorsque le chômage baisse, les employeurs ont plus de mal à trouver des candidats, ils offrent donc des salaires plus élevés. De leur côté, les salariés sont plus à même de demander des hausses de salaires surtout s’ils sont organisés collectivement en syndicats. Cette hausse des salaires génère une inflation par les coûts.

Phillips a fait des statistiques et quantifié sa relation. Ses travaux ont été depuis cette époque utilisés dans de nombreux modèles de prévision. Pour ces raisons, le lien entre chômage et inflation paraît tout à fait évident à l’économiste moyen. Pour notre part, nous sommes d’accord avec cette théorie, étant entendu que la causalité va de la hausse des salaires vers la hausse des prix.

Or, si on en croit les statistiques, le chômage est actuellement à la baisse dans de nombreux pays. Aux USA par exemple, le nombre des allocataires est tombé à son plus bas niveau depuis 1973. On s’attend à ce qu’il descende jusqu’à 3,5%. Un niveau aussi bas n’a pas été vu depuis 1969.

Cependant à l’époque l’inflation était d’environ 6% alors qu’aujourd’hui les banquiers centraux ont bien du mal à faire monter cette inflation au-dessus de 1,5% ! La corrélation de Phillips semble avoir du plomb dans l’aile…

Mais une autre interprétation est possible. La théorie peut rester valable si les chiffres du chômage sont faux !

Le chômage baisse-t-il autant qu’on le dit ? On nous annonce partout que le plein emploi est de retour. Aux USA, en Grande-Bretagne, en Allemagne et ailleurs, on brandit des taux de chômage tous plus bas les uns que les autres. Mais ne doit-on pas douter de ces chiffres ? Que signifie le taux de chômage lorsque des millions de personnes aux Etats-Unis ont déserté le marché du travail et ont disparu des statistiques ? Que signifie le taux de chômage lorsque le temps partiel qui était l’exception devient la règle de nos jours ? Un emploi même de quelques heures par semaines fait un chômeur de moins dans les statistiques ! Que signifient le taux de chômage et le niveau des salaires lorsque des milliers d’emploi disparaissent des secteurs industriels pour aller dans les secteurs de services, avec des jobs moins qualifiés, moins syndiqués et moins bien payés ?

Tout ceci est également à replacer dans un contexte de taux de croissance beaucoup plus faibles en moyenne que dans le passé et d’une productivité qui stagne également, d’où beaucoup moins de marges de progression pour les salaires.

Mais comment montrer que la situation des salariés n’est pas aussi rose que voudraient nous le faire croire les statistiques du chômage ? Nous allons essayer de le faire, en sortant de la logique des statistiques habituelles. Celles-ci ne comptent comme chômeur que ceux qui cherchent un emploi et n’en ont aucun. Ceux qui ont déserté le marché du travail et ne postulent même plus ne sont pas comptés, pas plus que ceux qui travaillent à temps partiel et voudraient travailler plus.

L’indicateur qui permet de tenir compte de tout cela est le taux d’activité en équivalent plein temps. Il consiste à se demander combien d’heures de travail sont faites au total dans le pays, puis de diviser par toutes les heures qui pourraient être faites si toute la population en âge de travailler travaillait à plein temps.

Une telle manière de faire est assez pessimiste. En effet, il est impossible de faire travailler 100% d’une classe d’âge. Même chez ceux qui ne vont plus à l’école, il y a une fraction incompressible qui ne peut pas ou ne veut pas travailler. Mais on mesure tout de même ainsi l’aptitude d’une société à mettre au travail la population qui en a la possibilité.

Au contraire, les taux d’activité disponibles dans les instituts de statistique consistent à compter un travailleur comme actif dès qu’il travaille une heure. On divise ensuite le nombre de travailleurs ainsi trouvés par la population active. Le travail partiel passe à la trappe.

Ensuite, qu’est-ce que la population active ? La plupart des instituts de statistiques additionnent tout simplement le nombre de travailleurs et le nombre de chômeurs officiels. Les exclus du marché passent à leur tour à la trappe, et le taux d’activité officiel est alors complémentaire du taux de chômage officiel, on n’a donc pas avancé.

Il faut donc que nous fassions nos propres calculs pour trouver un taux d’activité en équivalent plein temps. C’est un peu compliqué et nous avons reporté les calculs en Annexe pour les curieux. Le résumé de la démarche est le suivant. Pour chaque tranche d’âge et chaque tranche de durée de travail effective, les statistiques nous donnent le nombre de personnes concernées. Nous en déduisons la durée moyenne effective de travail hebdomadaire pour cette tranche d’âge. Un premier taux d’emploi est alors obtenu en divisant le nombre de personnes ayant un contrat par le nombre total de personnes dans cette tranche d’âge, puis ce taux est corrigé par le ratio entre la durée hebdomadaire moyenne effective et la durée de la semaine de travail à plein temps. C’est donc une manière de calculer un taux d’emploi en équivalent plein temps, qui comme tous les calculs du même genre sont des approximations. Par ailleurs nous sommes bien conscients qu’un taux d’emploi de 75% par exemple ne signifie pas que 25% de la population de la tranche d’âge concernée serait sans emploi et désirerait en avoir un. De nombreuses personnes n’ont pas la capacité ou la volonté de travailler. Il n’empêche que ce taux mesure la capacité de la société à mobiliser sa population et à en laisser le moins possible en manque d’emploi. De plus, les comparaisons entre pays et les tendances dans le temps sont intéressantes.

Regardons maintenant les statistiques comparées de taux d’emploi et taux de chômage de quelques pays, en commençant par le Danemark, le meilleur élève de la classe, pour montrer ce qu’il est possible de réaliser comme étude avec ce taux d’activité « équivalent plein temps ».

Danemark

Nous avons décrit le marché du travail au Danemark dans un précédent article[3]. Dans une première période, celle des années 1993 à 2008, le pays réussit à faire baisser le taux de chômage (voir Figure 1), mais aussi à faire monter le taux d’emploi, déjà assez haut (proche de 70%) jusqu’à plus de75% (76% en 2008).

Cette performance est exceptionnelle. Occuper vraiment les trois quart d’une population nécessite la mobili¬sation de gros moyens humains et financiers. Cette réussite n’a pas résisté à la crise de 2008 et la compétition intense qui s’en est suivie. Le taux est retombé en dessous de 70% (69% en 2015) avec un taux de chômage en hausse (6% en 2015) que bien des pays leur envieraient. Compte tenu du taux élevé d’activité, ce taux de chômage est crédible.

Nous allons maintenant regarder d’autres pays moins méritants.

Grande-Bretagne

Ce pays est un de ceux qui prétendent avoir un taux de chômage en baisse grâce à leur flexibilité hors pair sur le marché du travail. Ce taux en baisse se voit effectivement sur la figure 2. Malgré la remontée due à la crise de 2008, la tendance générale est à la baisse, et en 2016 il est de 4,8%.

Par contre, le taux d’emploi est remarquablement stable depuis le début des années 1990, à un niveau honorable, entre 65% et 68% suivant les périodes. Il n’y a donc pas de hausse de ce taux d’emploi qui corroborerait la baisse du chômage. Mais comme nous l’avons écrit ailleurs[4], ceci se paie par une grande précarité des travailleurs. Nous pouvons illustrer ce fait que d’après les statistiques de l’OCDE le ratio des emplois à temps partiels au total des emplois est passé sur la même période de 20% à 24%, alors qu’il n’est en France que de 14% aujourd’hui.

On a donc ici un exemple de statistiques du chômage en baisse qui ne sont en fait qu’un trompe-l’œil, le taux d’activité plein temps n’ayant pas corroboré ce mouvement.

Pays-Bas

Nous avons décrit la situation hollandaise dans le document déjà cité. Le pays s’est lancé dans la flexisécurité à partir de 1996. La Figure 3 montre bien que le taux de chômage officiel décroit à cette époque de la zone 8-9% à 4-5%. De son côté, le taux d’activité croît de 60% environ à 65% environ. Jusque-là les résultats sont plutôt encourageants bien que pas exceptionnels. Mais à partir de 2008, alors que le taux de chômage remonte modérément vers 7%, le taux d’emploi plafonne à 68% puis redescend inéluctablement en dessous de 65% (63% en 2015), ce qui commnence à être un peu bas.

Là aussi on sait que la précarité a fini par s’installer. Le temps partiel est une institution aux Pays-Bas. Mais il atteint de nos jours des valeurs énormes. De 1983 à 2015 le ratio des temps partiels aux temps pleins est passé de 23% à 63% ! Que peut signifier dans ce cas un taux de chômage, même s’il paraît plutôt bas ?

France

Bien que la France ne fasse pas grand cas de son taux de chômage, nous présentons ses statistiques sur le sujet.

La figure 4 montre que le taux de chômage a sensiblement baissé depuis le début des années 2000, en grande partie par « adaptation » des statistiques, mais le taux d’emploi augmente, principalement grâce à la croissance brutale de 2001-2003 (il semble que ce soit dû au gouvernement Jospin, voir Annexe), puis grâce à tous les gouvernements de droite puis de gauche, qui ont fait grimper l’indicateur lentement mais régulièrement. Hollande se paie même le luxe en fin de période de dépasser légèrement 70%. C’est tout à fait honorable, et nous verrons si Macron fera aussi bien.

Conclusion

L’examen des statistiques sur ces quelques pays nous montre qu’ il ne faut plus faire confiance aux taux de chômage officiels, mais rechercher des indicateurs qui prennent mieux en compte le temps partiel et le non-travail plus ou moins subi. Notre « taux d’emploi en équivalent plein temps » en est un. Le journal « Alternatives Economiques » en a présenté un autre en Septembre 2017, le « taux de non-emploi en équivalent temps plein », qui est de même inspiration. Nous espérons que les instituts de statistiques prendront exemple sur ces tentatives pour fabriquer un indicateur du chômage digne du monde économique du 21ème siècle.

Cet examen nous a aussi montré qu’à part le Danemark, les pays « libéraux » ont des progrès à faire, contrairement à ce qu’ils voudraient faire croire avec des statistiques de chômage prétendument en baisse.

On aura aussi sans doute remarqué que nous n’avons rien dit des Etats-Unis. C’est que nous n’avons aucun élément statistique. Alors que pour d’autres statistiques de l’OCDE les USA fournissent des chiffres comme les autres pays et même le plus souvent avec plus de qualité que la moyenne, nous devons constater que sur les variables qui nous permettent de calculer notre taux d’emploi équivalent plein temps, les Etats-Unis ne fournissent pas plus de chiffres que les plus petits pays, c’est-à-dire rien.

D’autres sources semblent indiquer que là-bas les statistiques du chômage sont une véritable plaisanterie. Les obligations des entreprises sont assez légères, et les services chargés de faire les calculs sont forcés de faire force extrapolations et approximations, de sorte que de nombreux spécialistes ne font plus confiance aux statistiques du chômage aux Etats-Unis.

Et enfin nous voudrions revenir au point de départ de cet article et parler de l’inflation, qui semble avoir disparu. En tout cas les fans de la courbe de Phillips peuvent se rassurer. Ce n’est pas la baisse du chômage qui pose problème. Car le vrai ressort du mécanisme de Phillips est le pouvoir des salariés à faire monter les salaires. A son époque, ce pouvoir était réel dès que l’économie était en croissance car le chômage était faible et les salariés puissants. Aujourd’hui, de manière assez répandue dans le monde, comme nous l’avons montré, le taux de chômage réel n’est pas vraiment en baisse comme tout le monde le clame, et en tout cas la précarité et le temps partiel ont affaibli le pouvoir de négociation des salariés. En tout cas, si inflation il devait y avoir de nouveau, il nous semble que les salariés n’en seraient pas responsables.

ANNEXE

Nous allons mettre au point notre mesure du taux d’emploi à partir de l’exemple de la France, pays pour lequel nous maitrisons mieux les différentes sources de données disponibles et pouvons mieux les recouper.

L’OCDE donne des statistiques intitulées «  Durée du travail par tranches d’heure ». En fait, il s’agit de statistiques par tranche d’âge et tranches de durée du travail prévue par le contrat. Par exemple pour la France et pour la tranche 20 ans-64 ans, nous avons, en 2015

Tranche

Moy.

Nombre

1 à 19 heures

10

1 225,89

20 à 29 heures

25

2 029,79

30 à 34 heures

32

1 319,31

35 à 39 heures

37

11 755,25

40 heures et plus

41,5

7 949,37

Nombre total

24 279,61

Horaire moyen

35,84

Les moyennes pour la tranche sont dans la 2ème colonne. Nous les avons fixées arbitrairement et la valeur moyenne des heures hebdomadaires est donc approximative. En particulier la moyenne adoptée pour la tranche « 40 heures et plus » est particulièrement sensible. Elle nous a servi en fait de variable d’ajustement pour ajuster la mesure finale du taux d’emploi.

Ce calcul approximatif donne alors pour cette population de 24 280 000 personnes un horaire hebdomadaire moyen de 35,84 heures. Si nous supposons que l’horaire hebdomadaire à plein temps est de 39 heures, et que la population totale de cette tranche est de 32 657 000 individus, le taux calculé est de

 L’ensemble des calculs pour la France, sur toutes les années et pour différentes tranches de population, donne les résultats suivants

Les 3 séries de la figure 1 sont calculées respectivement sur la population totale, les tranches 15-64 ans, et les tranches 20-59 ans. Sur les années 2003 à 2011, nous disposons d’une étude de l’INSEE qui a calculé le taux d’emploi en équivalent plein temps pour comparer les hommes et les femmes. Le détail du calcul n’est pas donné par l’INSEE, mais on constate que cette étude concorde avec notre calcul pour la tranche 20-59 ans. Ceci n’est pas étonnant car l’INSEE déclare pour cette étude s’intéresser à la population des personnes ayant terminé leurs études. On peut même dire que la validité de notre calcul est plutôt bonne (bien que nous l’ayons un peu ajusté pour coller encore mieux).

Ces concordances nous encouragent aussi à nous intéresser en priorité à la tranche de population 20-59 ans, qui colle le mieux actuellement à la population active.

Sur le graphique on note une stabilité remarquable du taux d’emploi, avec l’exception d’une marche importante en 2002-2003. S’agit-il d’un changement dans la structure des statistiques par l’INSEE, ou d’un effet réel des 35h de Lionel Jospin et Martine Aubry, mesure qui est entrée en vigueur précisément à ce moment ? Nous penchons pour la deuxième hypothèse, car quand on regarde le détail on note une baisse nette du nombre de personnes en contrat de 40 heures et +, une hausse concomitante du nombre de personnes en contrat de 35 à 39 heures, et une hausse globale du nombre de personnes actives.


(1) Il y a toutefois une mauvaise interprétation de la « Grande Inflation » allemande. Celle-ci n’a pas été causée par un usage immodéré de la planche à billets, comme on le répète depuis cette époque, mais par les contraintes extérieures inextricables dans lesquelles on avait enfermé l’Allemagne de l’époque.

(2) Cette formulation est celle de Stéphane Lauer dans Le Monde du 23 Octobre 2017

(3) Voir « E. Macron peut-il réussir sa politique ? » sur ce site

(4) Voir « E. Macron peut-il réussir sa politique ? » sur ce site