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Économétrie et causalité : l’assurance chômage provoque-t-elle le chômage ?

Publié le 10 octobre 2013 par Copeau @Contrepoints
Actualités | Travail & emploi

Économétrie et causalité : l’assurance chômage provoque-t-elle le chômage ?

Publié le 10/10/2013

L'analyse économétrique d'une politique menée par l'Autriche à la fin des années '80 montre que l’assurance chômage crée du chômage.

Par Acrithène.

Économétrie et causalité : l’assurance chômage provoque-t-elle le chômage ?
Depuis un petit moment j’ai derrière la tête l’idée de faire un billet qui explique simplement l’immense intérêt de l’économétrie à mes lecteurs. Je ne doute pas que certains d’entre eux aient déjà lu sur la toile le texte d’un économiste « autrichien » (je parle ici de l’école dite « autrichienne » d’économie, pas de la nationalité) auto-proclamé leur expliquant que les économistes « mainstream » n’ont rien compris car ils croient analyser des liens de causalité là où les statistiques n’offrent que des corrélations.

Bref, je cherchais un article d’économétrie relativement simple – très rare – qui établisse un lien de causalité convaincant sur un sujet de fond susceptible d’intéresser le grand public. Et j’ai trouvé le candidat idéal, un article du Journal of Econometrics sur les effets de l’assurance chômage (Lalive, 2008)

La problématique est de savoir si l’assurance chômage crée du chômage. Il se trouve en effet qu’on observe une corrélation entre les paramètres de l’assurance chômage (taux de remplacement du salaire et durée d’indemnisation) et le taux de chômage, que ce soit dans le temps ou dans l’espace. Interpréter cette corrélation est compliquée car au moins trois types d’histoires peuvent l’expliquer.

  1. D’abord, il est possible que ce soit l’assurance chômage qui augmente le taux de chômage. Plus les chômeurs sont indemnisés, moins ils s’empressent de retrouver un emploi. Par ailleurs, plus l’assurance chômage est importante, plus ce sont les charges sociales qui la financent. Le coût du travail s’en trouve augmenté, décourageant l’emploi.
  2. Histoire inverse : c’est l’importance du chômage qui crée une demande politique des citoyens pour un système d’assurance plus développé. C’est alors le niveau du chômage qui modifie la manière dont il est assuré.
  3. Autre possibilité, c’est une troisième variable non observée qui cause les deux phénomènes. Par exemple une idéologie politique qui implique à la fois une forte indemnisation du chômage, et par ailleurs des dysfonctionnements économiques causant le chômage.

Bref, lorsque A et B sont corrélés (c.a.d. s’observent généralement en même temps), on ne sait pas si c’est A qui cause B, B qui cause A, ou C qui cause à la fois A et B.

En médecine, on prendrait deux groupes de rats identiques, on donnerait un traitement actif au premier groupe, et un traitement placebo au deuxième. Mais en économie, hors de la Corée du Nord, expérimenter est plus compliqué. Cependant, il arrive que tels ou tels politiques ou événements créent une situation semblable à une expérimentation.

En 1988, l’Autriche a très fortement prolongé la durée des indemnisations chômage. Mais cette réforme n’a concerné qu’une partie des Autrichiens. En effet, elle était limitée à une partie du pays, et seulement aux plus de 50 ans. Ainsi, cette réforme a créé à la fois un groupe test et un groupe contrôle.

La carte qui suit montre en bleu les régions d’Autriche qui étaient concernées par la réforme.

Économétrie et causalité : l’assurance chômage provoque-t-elle le chômage ?

Ici, les gens ayant une formation scientifique auront peut-être envie de m’arrêter. Si en médecine, le chercheur avait pris pour son échantillon de contrôle des rats d’un âge différent du groupe testé, son expérience aurait eu bien peu de valeur. Or dans le cas du chômage, il est évident que les plus de 50 ans sont affectés différemment du reste de la population active. Par ailleurs, si le gouvernement autrichien a choisi de n’appliquer sa réforme qu’à certaines régions et pas à d’autres, ce n’est sans doute pas par hasard. Bref, les deux groupes doivent différer au regard du chômage pour des raisons qui n’ont pas de rapport direct avec l’assurance chômage.

Certes. Mais qu’en est-il de la différence entre un Autrichien ayant à peine plus de 50 ans et de celui ayant à peine moins. Sont-ils fondamentalement différent ? Qu’en est-il de l’Autrichien qui vit à 10 minutes de la frontière de la zone réformée et à l’intérieur vis-à-vis de celui qui vit à 10 minutes de l’autre côté de cette frontière ? Sont-ils fondamentalement différents ?

Leurs principales différences au regard du chômage sont le fait d’être éligibles ou non à l’allongement de la durée d’indemnisation. Et l’analyse de cette discontinuité permet d’établir un lien de causalité impressionnant, montrant l’effet pervers de cet allongement. Pour filer l’analogie médicale, il faut dire que cet allongement constituait un traitement de cheval vu qu’il faisait passer la durée d’indemnisation maximale de 30 à 209 semaines.

Le premier graphique montre la durée moyenne de chômage des hommes par âge après la réforme, dans les régions concernées. On voit clairement une forte discontinuité au seuil d’applicabilité de la réforme. Les personnes étant juste au-dessus de 50 ans restent deux fois plus longtemps au chômage que celles juste en dessous.

Économétrie et causalité : l’assurance chômage provoque-t-elle le chômage ?

Le second graphique suit la même logique. Il présente la durée du chômage des plus de 50 ans, selon leur distance de la frontière de la zone de traitement : à l’extérieur de la zone à gauche, à l’intérieur à droite. On observe une discontinuité semblable.

Économétrie et causalité : l’assurance chômage provoque-t-elle le chômage ?

Les deux graphiques qui suivent sont exactement les mêmes que les précédents, mais avant la réforme. La discontinuité y était clairement moins évidente.

Économétrie et causalité : l’assurance chômage provoque-t-elle le chômage ?

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Sur le web.

Source : Lalive, Rafael, 2008. "How do extended benefits affect unemployment duration A regression discontinuity approach," Journal of Econometrics, Elsevier, vol. 142(2), pages 785-806, February.

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