Inégalités : la robotisation et la digitalisation accentuent les disparités salariales

Atlantico : Dans votre étude "Robot Adoption, Worker-Firm Sorting and Wage Inequality : Evidence from Administrative Panel Data", vous étudiez l'impact de l'adoption des robots sur l'inégalité salariale à travers les changements dans l'associativité travailleur-firme. Quelle méthode avez-vous utilisée ?

Auteurs de l'étude : Notre étude repose sur l'idée que des salaires plus élevés sont associés à des contrats dans lesquels les travailleurs hautement productifs sont appariés à des entreprises hautement productives. L'hypothèse clé que nous testons est de savoir si l'adoption de robots augmente la complémentarité entre les paires hautement productives, ce que nous appelons le "tri". Si tel est le cas, cela exacerbe l'inégalité salariale. 

Pour mesurer cette complémentarité, il faut mesurer séparément la productivité des travailleurs et celle des entreprises, puis évaluer leur corrélation. Cependant, les travailleurs et les entreprises sont regroupés dans des appariements, et il est difficile d'identifier leur productivité séparément. Si certaines caractéristiques liées à la productivité sont directement observées dans les données, leur ensemble complet est difficilement observable dans les données. Les caractéristiques inobservables sont traditionnellement déduites de l'estimation des équations de salaire qui expliquent le salaire payé par une entreprise à un travailleur apparié en termes d'"effets fixes" de l'entreprise et du travailleur. Pour chaque travailleur et chaque entreprise, ces effets regroupent toutes les caractéristiques non observées en une seule mesure invariable dans le temps. Un défi majeur est que l'estimation de l'effet fixe d'un travailleur n'est possible que pour les travailleurs qui changent d'emploi entre différentes entreprises, mais ces "déménageurs" représentent une petite fraction de la main-d'œuvre. Un autre défi important est que la présence de la complémentarité travailleur-entreprise pollue les effets fixes estimés et donc leur corrélation estimée. 

Pour résoudre ces deux problèmes, nous adoptons une méthode économétrique récemment développée (Bonhomme, Lamadon et Manresa, 2019). Pour traiter le problème du peu de déménageurs, les entreprises et les travailleurs sont regroupés en classes d'entreprises et en types de travailleurs ayant des caractéristiques similaires. Les inobservés sont ensuite estimés pour les classes d'entreprises et les types de travailleurs, en exploitant le fait qu'il y a beaucoup plus de déménagements entre les classes d'entreprises qu'entre les entreprises individuelles. Des caractéristiques supplémentaires de la méthode permettent de purger les caractéristiques non observées estimées de la complémentarité et de transformer la corrélation des caractéristiques non observées travailleurs-entreprises en une mesure non biaisée du tri. La méthode est appliquée à l'univers des travailleurs et des entreprises du système de sécurité sociale italien. L'Italie est un cas intéressant car elle est fortement industrialisée et ses industries présentent une forte pénétration des robots dans les comparaisons internationales. En outre, la richesse de l'ensemble de données en termes de période et de couverture géographique permet d'estimer l'évolution du tri entre les années et les provinces italiennes. 

Après avoir estimé l'évolution du tri, nous pouvons la mettre en relation avec l'adoption de robots dans le temps et l'espace. Nous constatons que l'adoption des robots a accru le tri, contribuant ainsi à l'augmentation des inégalités salariales au cours des dernières décennies.

Vous constatez que l'adoption des robots accroît l'inégalité des salaires en favorisant la spécialisation horizontale et verticale des tâches dans les entreprises. Qu'est-ce que cela signifie concrètement ?

La spécialisation verticale est liée au fait que les travailleurs ayant un niveau d'éducation plus élevé (mesuré par le nombre d'années de scolarité indépendamment du domaine d'étude) reçoivent des salaires de plus en plus élevés, car les entreprises qui procèdent à une mise à niveau technologique demandent de manière disproportionnée des travailleurs ayant un niveau d'éducation plus élevé. La spécialisation horizontale est liée au fait que, pour un niveau d'éducation donné, les travailleurs reçoivent des salaires plus élevés lorsqu'ils sont associés aux entreprises pour lesquelles ils sont le mieux formés. À cet égard, l'automatisation exige des compétences spécialisées pour exécuter les tâches spécifiques associées aux processus automatisés, peu importe que ces tâches soient manuelles ou cognitives. En d'autres termes, l'automatisation réduit la marge d'embauche, car les entreprises n'engagent pour une tâche donnée que des travailleurs hautement spécialisés dans cette tâche. Elle accroît également les possibilités d'inégalité salariale : une fois qu'elle a trouvé un travailleur hautement spécialisé, l'entreprise est prête à payer un salaire plus élevé pour l'embaucher et le garder. 

Est-ce une bonne ou une mauvaise chose ?

La question de savoir si c'est une bonne ou une mauvaise chose peut être jugée de deux points de vue différents. En termes d'efficacité productive, l'automatisation l'augmente probablement : si un travailleur hautement spécialisé exécute une tâche plus efficacement, l'entreprise est plus productive. D'un autre côté, l'augmentation des inégalités salariales peut conduire à ce qu'une plus grande partie de la population connaisse une stagnation des salaires ou de mauvaises perspectives d'emploi. Cette situation est mauvaise pour la société dans son ensemble et exige que l'on accorde plus d'attention aux politiques de redistribution.

Quelles sont les implications politiques de vos conclusions ? Existe-t-il un moyen d'empêcher la robotisation d'accroître les inégalités salariales ? Comment ? Devrions-nous le faire ?

Tout d'abord, notre étude montre que la disponibilité de micro-données sur les contrats entre les travailleurs et les entreprises est propice à des recherches qui peuvent être très instructives pour les décideurs politiques.

L'augmentation des inégalités, due à plusieurs causes dont l'automatisation, ne peut être traitée que par des politiques redistributives ou bien par une résurgence du pouvoir de négociation des syndicats. Ce dernier a diminué au fil du temps en raison de la perception selon laquelle, en affectant les salaires, leurs actions peuvent fausser les prix du marché et le processus de répartition du marché. Avec le déclin des syndicats, les politiques de redistribution semblent être la seule option qui reste sur la table. À un moment, cependant, où la dette publique élevée réduit leurs marges d'intervention.

En outre, la baisse des perspectives d'emploi pour une grande partie de la population peut avoir des conséquences sur leur moral, même lorsque des subventions sont mises en place pour éviter une baisse de leurs salaires. Cette question peut être abordée en facilitant la transition vers des emplois pour lesquels les besoins sont importants et pour lesquels les robots sont moins adaptés, comme ceux des soins de santé, de l'éducation ou des services aux personnes et, plus généralement, de l'industrie des soins.