# Un portrait de la rétention de main-d'oeuvre dans l'industrie française: analyse à partir des enquêtes mensuelles de conjoncture

Hugues Génin, Suzanne Scott

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Hugues Génin, Suzanne Scott. Un portrait de la rétention de main-d'oeuvre dans l'industrie française : analyse à partir des enquêtes mensuelles de conjoncture. 2022. hal-05374230

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# Un portrait de la rétention de main-d'œuvre dans l'industrie française : analyse à partir des enquêtes mensuelles de conjoncture

## Documents de travail

N° 2022-15 – Décembre 2022

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Institut national de la statistique et des études économiques

2022/15

# Un portrait de la rétention de main-d'œuvre dans l'industrie française : analyse à partir des enquêtes mensuelles de conjoncture

HUGUES GÉNIN* SUZANNE SCOTT**

Décembre 2022

Département des Études Économiques – Timbre G201
88, avenue Verdier – CS 70058 – 92541 MONTROUGE CEDEX – France
Tél. : 33 (1) 87 69 59 54 – E-mail : d3e-dg@insee.fr – Site Web Insee : http://www.insee.fr

Ces documents de travail ne reflètent pas la position de l'Insee et n'engagent que leurs auteurs.
Working papers do not reflect the position of INSEE but only their author's views.

Nous remercions Nicolas Carnot, Sébastien Roux, Julien Pouget, Dominique Goux et Julien Valentin, ainsi que Louis Le-Clainche et les relecteurs de l'Insee références « Les Entreprises en France – Édition 2022 » pour leurs commentaires et suggestions qui ont enrichi notre analyse et amené à une présentation plus claire de nos résultats. Nous remercions également Atanas Hristov pour sa discussion de nos travaux et les échanges qui s'en sont suivi, et les participants du séminaire D2E du 17 mai 2022 et du workshop EC-OECD du 13 octobre 2022.

<footnote>* Insee-Dese – Département de la conjoncture – Division « Enquêtes de conjoncture »</footnote>

<footnote>** Insee-Dese – Département des études économiques – Division « Marchés et entreprises »</footnote>
# Un portrait de la rétention de main-d'œuvre dans l'industrie française : analyse à partir des enquêtes mensuelles de conjoncture

## Résumé

En s'appuyant sur des travaux entamés à la Commission européenne (Hristov et Thum-Thysen, 2021a) et à l'aide des enquêtes mensuelles de conjoncture auprès des entreprises, cette étude propose un indicateur individuel et mensuel de la rétention de main-d'œuvre permettant l'étude de ce comportement dans l'industrie française entre 2004 et 2021. Selon cet indicateur, au moins un salarié de l'industrie sur dix travaille dans une entreprise retenant de la main-d'œuvre chaque mois de la période d'étude. Cette part augmente durant les crises, particulièrement lors de la crise sanitaire où elle atteint un salarié sur deux. Elle est très volatile dans les matériels de transport et à l'opposé varie très peu dans le secteur agro-alimentaire. Les petites entreprises se distinguent quant à elles de deux façons : elles sont surreprésentées parmi les entreprises industrielles ne retenant jamais leur main-d'œuvre, ainsi que parmi celles la retenant le plus souvent. Les entreprises déclarant que leur production est limitée par un manque de main-d'œuvre ou de matériel sont moins concernées par la rétention que les autres, alors que celles dont la production est limitée par un manque de commandes retiennent leur main-d'œuvre le plus souvent. Enfin, la confrontation de l'indicateur aux évolutions réelles des chiffres d'affaires et des effectifs des entreprises montre que la majorité des entreprises classées en rétention baissent tout de même leurs effectifs, mais que ces baisses sont moindres que celles des entreprises ne retenant pas leur main-d'œuvre quand elles sont susceptibles de le faire.

**Mots-clés:** rétention de main-d'œuvre, activité économique, enquêtes de conjoncture, entreprises industrielles

# Labour hoarding in the French manufacturing sector: an analysis through firm's responses to the business outlook surveys

## Abstract

Building on a European Commission study (Hristov and Thum-Thysen, 2021a) and using the French business outlook surveys, this article proposes a new firm-level monthly labour hoarding indicator. This indicator enables us to study the labour hoarding behaviour of French industrial firms from 2004 to 2021. Over that period, at least one in ten industrial workers find themselves in a firm that is hoarding its labour. This share increases during crises, particularly during the 2020 health crisis where it reaches one in two workers. This share is volatile in the transport equipment sector, but does not vary much in the agri-food sector. Small firms stand out from the others in two ways : they are over-represented among firms that never hoard their labour, as well as among firms that hoard the most. Firms whose production is limited by a lack of workers or equipment are less affected by labour hoarding, whereas firms whose production is limited by a lack of orders hoard their labour most often. Finally, the analysis of firms' actual activity and employment evolutions during their hoarding periods shows that more than half of firms decrease their workforce while hoarding labour, but that these decreases are smaller than those of firms that could have hoarded their labour but did not.

**Keywords:** labour hoarding, economic activity, business outlook surveys, industrial firms

**Classification JEL:** D22, E32, J20, L60
# Table des matières

<table><tr><td>Introduction</td><td>4</td></tr><tr><td>1 Données</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1 L'enquête de conjoncture auprès des entreprises industrielles</td><td>5</td></tr><tr><td>1.2 Les données administratives</td><td>6</td></tr><tr><td>2 Construction de l'indicateur</td><td>7</td></tr><tr><td>2.1 Mesurer la rétention de main-d'œuvre au niveau individuel</td><td>7</td></tr><tr><td>2.1.1 Travaux de la Commission Européenne</td><td>7</td></tr><tr><td>2.1.2 Proposition d'un indicateur alternatif</td><td>8</td></tr><tr><td>2.1.3 Comparaison des indicateurs</td><td>10</td></tr><tr><td>2.2 Confrontation de l'indicateur à d'autres mesures</td><td>11</td></tr><tr><td>2.2.1 Comparaison aux mesures macro-économiques usuelles</td><td>11</td></tr><tr><td>2.2.2 Comparaison aux autres réponses individuelles à l'enquête de conjoncture</td><td>12</td></tr><tr><td>2.2.3 Comparaison avec un indicateur construit sur données administratives</td><td>14</td></tr><tr><td>3 Résultats</td><td>16</td></tr><tr><td>3.1 Au moins un salarié de l'industrie sur dix travaille dans une entreprise retenant sa main-d'œuvre</td><td>16</td></tr><tr><td>3.2 Les petites entreprises sont surreprésentées à la fois parmi les entreprises industrielles qui ne retiennent jamais leur main-d'œuvre et parmi celles qui y recourent le plus</td><td>18</td></tr><tr><td>3.3 Les entreprises déclarant un manque de matériel ou de personnel retiennent moins souvent leur main-d'œuvre</td><td>20</td></tr><tr><td>3.4 La rétention correspond souvent à de légères baisses d'effectifs pendant les crises</td><td>21</td></tr><tr><td>4 Limites</td><td>23</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>24</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>26</td></tr><tr><td>A Annexes</td><td>27</td></tr><tr><td>A.1 Comparaison des indicateurs par secteur A17</td><td>27</td></tr><tr><td>A.2 Analyse de l'indicateur par taille...</td><td>29</td></tr><tr><td>A.2.1 ... en contrôlant du nombre de mois d'enquête</td><td>29</td></tr><tr><td>A.2.2 ... en contrôlant la période d'enquête</td><td>30</td></tr><tr><td>A.3 Questions de l'enquête de conjoncture dans l'industrie utilisées dans l'analyse</td><td>30</td></tr><tr><td>A.4 Calcul du chiffre d'affaires à l'aide des déclarations TVA</td><td>31</td></tr><tr><td>A.5 Distribution des variations d'effectifs en fonction de la variation de chiffre d'affaires</td><td>33</td></tr></table>
Introduction

Une entreprise retient sa main-d'œuvre lorsqu'elle ne l'ajuste pas à la baisse durant une baisse de son activité. Elle peut se comporter ainsi pour plusieurs raisons : elle anticipe que la baisse d'activité sera courte et ne nécessite pas d'ajustement ; elle estime que les coûts d'ajustement (financiers, temporels) associés aux licenciements pendant le creux d'activité, puis au recrutement et à la formation de nouveaux personnels à la reprise, sont trop élevés. En particulier, lorsque l'activité de l'entreprise baisse dans le cadre d'une crise sectorielle ou générale, des politiques publiques de soutien à l'emploi peuvent venir encourager la rétention. Cela a par exemple été le cas lors de la crise sanitaire avec l'élargissement des conditions d'accès à l'activité partielle. En 2020, les heures rémunérées du secteur privé ont connu une baisse de 9,4 %, tandis que l'emploi salarié baissait plus modestement (−1,7 %), en partie car l'activité partielle a contribué pour 80 % à la baisse des heures rémunérées (RENNE, 2021).

La rétention de main-d'œuvre peut être définie selon deux approches. L'approche macro-
économique consiste à comparer les évolutions de la productivité du travail à celles de la pro-
duction ou du produit intérieur brut (FELICES, 2003). La rétention de main-d'œuvre est alors
considérée comme un facteur atténuant l'ajustement de l'emploi aux variations de la produc-
tion : pendant les périodes de baisses de production, les entreprises craignant les coûts liés à
un ajustement immédiat de leur main-d'œuvre retiennent leur main-d'œuvre et limitent ainsi la
baisse d'emploi ; à l'inverse lors des reprises, les recrutements ne suivent pas la hausse de pro-
duction car la main-d'œuvre des entreprises est déjà suffisante. La rétention de main-d'œuvre
se traduit ainsi par une productivité du travail procyclique (SBORDONE, 1997). Cette définition
macro-économique permet d'étudier les évolutions du comportement de rétention sur le long-
termes (RADLIŃSKA, 2020) et facilite les comparaisons internationales (RADLIŃSKA et al., 2020)
puisqu'elle repose sur des grandeurs agrégées dont la mesure est relativement uniforme. L'ap-
proche macro-économique de la rétention offre également la possibilité de produire rapidement
des analyses conjoncturelles d'impact de crises ou de politiques sur l'emploi. Cela a notamment
été le cas lors de la crise sanitaire où l'analyse de l'effet des politiques publiques de soutien
à l'emploi a révélé un recours important à la rétention de main-d'œuvre sur cette période en
Allemagne (HERZOG-STEIN et al., 2021). L'analyse macro-économique de la rétention en 2020
a aussi permis de mettre en avant les fortes différences de modèle entre les marchés du travail
européen et états-unien, et leur impact sur la reprise d'activité des entreprises en sortie de crise
(GROS et OUNNAS, 2021).

La rétention de main-d'œuvre peut également être mesurée au niveau de l'entreprise. Cette
approche repose souvent sur des sondages auprès des entreprises, les interrogeant sur les évolutions
de leurs effectifs durant une période de baisse d'activité. On peut ainsi identifier les entreprises
retenant ou non leur main-d'œuvre à un moment donné, et caractériser ce comportement de
manière plus directe. Ce type d'étude peut s'appuyer sur un sondage ad hoc, avec pour ob-
jectif d'étudier la productivité du travail (LESLIE et WISE, 1980) ou l'impact d'une crise sur
l'emploi des entreprises (WEBSTER et al., 2021). Elles peuvent aussi exploiter un sondage ou
panel existant et portant plus généralement sur l'activité économique des entreprises (DIETZ
et al., 2010). Dans cette optique, des travaux ont été conduits par la Direction générale des
affaires économiques et financières (DGEcFin) de la Commission Européenne afin de develop-
per une mesure commune de la rétention de main-d'œuvre au niveau européen, aboutissant à
la création d'un indicateur reposant sur les enquêtes mensuelles de conjoncture auprès des en-
treprises (HRISTOV et THUM-THYSEN, 2021a). Les réponses apportées par les entreprises aux
questions portant sur les évolutions prévues de leur production (ou de leur demande) et de leurs
effectifs sont utilisées pour construire un indicateur de rétention individuel et mensuel. Il est
par la suite agrégé et utilisé pour ajuster les estimations d'emploi et de productivité du travail
produites par la Commission Européenne. Si leurs travaux se concentrent principalement sur
l'exploitation macro-économique de cet indicateur, ils proposent tout de même une mesure individuelle de la rétention de main-d'œuvre et présentent donc l'opportunité d'étudier l'évolution de ce comportement à un niveau fin depuis les années 2000.

Ce document propose d'affiner l'indicateur de rétention de main-d'œuvre de la DGEcFin en se concentrant sur les enquêtes mensuelles de conjoncture de l'Insee auprès des entreprises industrielles. Il présente dans un premier temps cette enquête et les données utilisées pour étudier la rétention. Une seconde partie détaille la construction de notre variante de l'indicateur et le compare à d'autres mesures possibles de la rétention. Un portrait de la rétention de main-d'œuvre dans l'industrie française est ensuite dressé, en confrontant les résultats de notre indicateur aux évolutions d'activité et d'emploi des entreprises, dont les limites sont discutées en conclusion.

# 1 Données

## 1.1 L'enquête de conjoncture auprès des entreprises industrielles

L'enquête mensuelle de conjoncture auprès des entreprises de l'industrie manufacturière est conduite par l'Insee depuis 1957 et a été intégrée au programme harmonisé européen en 1962. Aujourd'hui, cette enquête est cofinancée par l'Union européenne puisqu'elle fait partie du dispositif d'enquêtes entreprises de la Commission européenne. L'enquête interroge les entreprises de l'industrie manufacturière, c'est-à-dire exerçant des activités parmi les secteurs de l'agroalimentaire, de la cokéfaction et raffinage, des biens d'équipements, des matériels de transport ou des "autres industries"<fnref n="1" />. Elle recueille, entre autres, l'opinion des chefs d'entreprise sur l'évolution de leur production, le niveau de leurs carnets de commandes et de leurs stocks. Pour la plupart des questions, les entreprises sont invitées à choisir entre trois modalités du type "en hausse", "stable" ou "en baisse", ou encore "supérieur à la normale", "normal" ou "inférieur à la normale". Des soldes d'opinion résumant le sentiment des chefs d'entreprise sont calculés à partir des réponses individuelles aux différentes questions de l'enquête en les pondérant par le chiffre d'affaires de l'entreprise ou ses effectifs. Par la suite, les soldes d'opinion les plus corrélés à la production entrent dans la composition d'un indicateur synthétique appelé "climat des affaires" dans l'industrie. Ces indicateurs sont commentés chaque mois dans des publications de l'Insee<fnref n="2" /> et utilisés pour la prévision à court terme de la production industrielle. Jusqu'à 2002 cette enquête était menée à une fréquence trimestrielle et jusqu'à 2008 les entreprises n'étaient pas interrogées au mois d'août. Par ailleurs, le questionnaire de l'enquête a été actualisé en 2004 dans le cadre de l'harmonisation des enquêtes de conjoncture européennes. Cette modification entraînant une rupture de série, la présente étude n'utilise pas les données antérieures à 2004. Elle s'appuie sur les données des enquêtes de conjoncture des années 2004 à 2021.

L'Insee enquête des unités légales, c'est à dire des entités juridiques de droit public ou privé. Une entreprise au sens économique peut être composée de plusieurs unités légales. Dans ce document de travail, nous parlons cependant d'entreprises à propos des unités légales. L'échantillon est renouvelé en moyenne tous les deux ans selon une procédure de tirage aléatoire, à l'exception des unités légales de plus de 500 salariés qui sont systématiquement interrogées dans le cadre de l'enquête. Ainsi, sur la période d'analyse, de janvier 2004 à décembre 2021, l'étude s'appuie sur les réponses de 8 100 entreprises. En pratique, la non-réponse (le taux de réponse en chiffre d'affaires s'établit à 83 % en moyenne en 2021), les ruptures induites par le renouvellement

<footnote n="1">1. Ce secteur est composé des industries suivantes : "Textile, habillement, cuir", "Bois, papier, imprimerie", "Chimie", "Caoutchouc, plasturgie", "Métallurgie et autres produits métalliques" et "Autres industries manufac-turières"</footnote>

<footnote n="2">2. Les *Informations Rapides* commentant le climat des affaires dans l'industrie sont disponibles sur le site insee.fr.</footnote>
de l'échantillon, ainsi que les évolutions juridiques de certaines entreprises impliquent que peu d'entreprises sont suivies sur l'ensemble de la période : 3 380 entreprises sont observées sur la période 2008-2010, puis 2 920 entre 2013 et 2015, et enfin 3 290 entre 2019 et 2021.

## 1.2 Les données administratives

Les enquêtes de conjoncture interrogent les chefs d'entreprise sur leur ressenti de la situation immédiate de leur entreprise. C'est donc à partir de réponses qualitatives qu'est construit notre indicateur de rétention de main-d'œuvre. Afin d'affiner notre compréhension de ce phénomène, il peut donc être intéressant de confronter au niveau de l'entreprise l'indicateur de rétention aux évolutions réelles de ses effectifs et de son chiffre d'affaires.

Deux sources sont mobilisées pour renseigner la situation effective des entreprises, toutes deux découlant de déclarations effectuées dans le cadre de leurs démarches administratives :

### Mesure de l'emploi à l'aide des Fichiers Détails Trimestriels

Le dispositif Extension du projet Urssaf pour les revenus et l'emploi (Epure) a pour objectif de suivre les évolutions infra-annuelles de l'emploi et des rémunérations salariales des établissements et entreprises français. Afin de couvrir l'ensemble du champ salarié, privé et public, il regroupe les informations de trois sources administratives, :

- les bordereaux récapitulatifs de cotisation transmis par les établissements aux Unions de recouvrement des cotisations de sécurité sociale et des allocations familiales (Urssaf),

- les déclarations sociales des salariés au régime agricole transmis à la Mutualité sociale agricole (MSA),

- et les fichiers de paye des agents de la fonction publique, issus du Système d'information sur les agents des services publics (SIASP).

Les Fichiers Détails Trimestriels (FDT) sont tirés du dispositif Epure. Ils renseignent entre autres les effectifs et masses salariales des établissements à une fréquence trimestrielle. Ces fichiers sont créés pour des exploitations conjoncturelles sur courte durée : le fichier du trimestre T contient l'information des trimestres T à T-4. Cette structure n'étant pas adaptée à l'utilisation sur longues durée, leur utilisation a nécessité une adaptation de notre période de travail. Pour assurer la robustesse de nos résultats, l'analyse qui suit est réalisée sur trois périodes distinctes : la crise financière (2008-2010), la crise sanitaire (2019-2021) et une période de référence, hors crise (2013-2015). L'ensemble des entreprises répondant à l'enquête mensuelle de conjoncture sur l'une de ces trois périodes, et dont les établissements sont présents dans le fichier sur cette même période sont retenues.

L'emploi aurait également pû être mesuré à l'aide de la Déclaration Sociale Nominative (DSN) des entreprises, mais l'utilisation des fichiers issus de la DSN aurait nécessité des retraitements importants (aggrégation du niveau poste au niveau entreprise, gestion de calendriers différents, ...). Les évolutions d'emploi n'étant pas la mesure principale de cette étude, les fichiers FDT ont donc été préférés.

### Mesure de l'activité à l'aide des déclarations de TVA

Dans le cadre du paiement de la taxe sur la valeur ajoutée (TVA), les entreprises détaillent l'ensemble de leurs opérations, imposables ou non, à la Direction générale des Finances publiques chaque mois, trimestre ou année. Ces déclarations offrent une image infra-annuelle de la situation économique des entreprises françaises à travers leurs ventes et achats. Elles permettent de reconstituer le chiffre d'affaires de chaque entreprise, en sommant ses opérations, imposables ou
non, effectuées sur le territoire français ou à l'étranger <fnref n="3" />.

Seules les entreprises industrielles répondant à l'enquête mensuelle de conjoncture et ayant ef-
fectué au moins une déclaration au régime trimestriel ou mensuel sur la période 2004-2021 sont
retenues dans cette partie de l'analyse. Les déclarations mensuelles sont trimestrialisées par
somme afin de travailler sur le même grain de temps pour l'ensemble des entreprises. L'analyse
se concentrant sur les évolutions de chiffres d'affaires, les déclarations annuelles ne sont pas
utilisées car elles ne donnent aucune information sur ces variations infra-annuelles.

Après appariement des enquêtes de conjoncture avec les déclarations de TVA et les FDT sur
ces trois périodes, l'échantillon comporte plus de 7 450 entreprises. 93 % des entreprises exclues
par cet appariement sont hors-champ car non-enquêtées pendant les trois périodes retenues.
Cet échantillon réduit n'est utilisé que pour l'analyse des évolutions de l'emploi et de l'activité,
le reste des travaux présentés s'appuie sur l'ensemble des 8 100 entreprises interrogées par les
enquêtes mensuelles de conjoncture entre 2004 et 2021.

2 Construction de l'indicateur

2.1 Mesurer la rétention de main-d'œuvre au niveau individuel

2.1.1 Travaux de la Commission Européenne

Depuis avril 2022, la Commission européenne collecte un indicateur de rétention de main-d'œuvre produit à partir des enquêtes mensuelles de conjoncture auprès des entreprises. Cet indicateur s'appuie sur les travaux de HRISTOV et THUM-THYSEN, 2021b. Il est défini à l'aide des deux questions suivantes, faisant partie du socle de questions communes aux enquêtes mensuelles de tous les pays européens, et posées dans l'ensemble des secteurs 4 :

— **Question sur la production** 5 :

Évolution de votre production au cours des trois prochains mois :

— hausse

— stable

— baisse

— Question sur la main-d'œuvre :

Évolution des effectifs totaux de votre entreprise au cours des trois prochains mois :

— hausse

— stable

— baisse

A partir de ces questions, trois définitions de la rétention de main-d'œuvre sont proposées (tableau 1) allant de la plus restrictive, selon laquelle l'entreprise est en rétention si elle prévoit une baisse de sa production et une stabilité de ses effectifs (cas 1), à la plus large, l'entreprise est en rétention si elle prévoit une baisse de sa production et une stabilité ou hausse de ses effectifs ou encore une stabilité de sa production et une hausse de ses effectifs (cas 1, 2 et 3). La définition intermédiaire (cas 1 et 2), selon laquelle une entreprise retient sa main-d'œuvre si elle prévoit une baisse de sa production mais une stabilité ou une hausse de ses effectifs, est retenue comme point de départ de notre indicateur.

<footnote n="3">3. La formule utilisée pour calculer le chiffre d'affaires à partir de ces déclarations est celle utilisée par l'Insee dans le cadre du calcul des indices mensuels de chiffres d'affaires. Elle est présentée en annexe A.4.</footnote>

<footnote n="4">4. En plus de l'industrie manufacturière, des enquêtes existent pour les secteurs des services, du commerce de détail et de l'industrie du bâtiment.</footnote>

<footnote n="5">5. Dans certains secteurs, la question sur l'évolution de la production est remplacée par une question sur l'évolution de la demande adressée à l'entreprise. C'est notamment le cas pour l'enquête mensuelle de conjoncture dans les services, où le concept de production n'est pas aussi adapté que dans l'industrie.</footnote>
<table><caption>TABLEAU 1 – Définitions des indicateurs de la Commission Européenne</caption><thead><tr><th rowspan="2">Production</th><th colspan="3">Effectifs</th></tr><tr><th>Hausse</th><th>Stable</th><th>Baisse</th></tr></thead><tbody><tr><th>Hausse</th><td>Pas de rétention</td><td>Pas de rétention</td><td>Pas de rétention</td></tr><tr><th>Stable</th><td>Rétention (3)</td><td>Pas de rétention</td><td>Pas de rétention</td></tr><tr><th>Baisse</th><td>Rétention (2)</td><td>Rétention (1)</td><td>Pas de rétention</td></tr></tbody></table>

Cette mesure semble bien adaptée pour détecter la rétention sur courte durée, mais elle manque de pertinence lorsque le comportement persiste plus d'un mois. Par exemple, une entreprise dont l'activité a baissé un mois m donné mais donc les effectifs sont restés stables sera bien caractérisée comme retenant sa main-d'œuvre. Si le mois suivant elle maintient sa production inchangée, ou augmente sa production sans revenir à son niveau normal, sans modifier ses effectifs, alors l'indicateur de la Commission Européenne ne la considérera plus comme retenant de la main-d'œuvre, à tort. Leur indicateur présente donc le risque de sous-estimer le phénomène de rétention, et ce particulièrement lors des périodes de crise durable.

## 2.1.2 Proposition d'un indicateur alternatif

Nous proposons une variante de l'indicateur de la CE prenant en compte la persistance du comportement de rétention de main-d'œuvre dans le temps. Pour cela, trois questions additionnelles de l'enquête de conjoncture auprès des entreprises industrielles sont prises en compte afin de mieux détecter les entreprises faisant face à une baisse d'activité persistant dans le temps.

Afin de savoir si la rétention dure dans le temps, on s'intéresse tout d'abord au comportement de rétention de l'entreprise le mois précédent. Pour le déterminer, deux question portant sur les évolutions passées de la production et des effectifs de l'entreprise sont prises en compte :

— **Question sur la production :**

Évolution de votre production au cours des trois derniers mois :

— Hausse

— Stable

— Baisse

— **Question sur les effectifs :**

Évolution de vos effectifs totaux au cours des trois derniers mois :

— Hausse

— Stable

— Baisse

Pour déterminer si une entreprise retenait ou non sa main-d'œuvre lors de la période précédente, on applique la définition de rétention de la CE à ces questions. Une entreprise retenait sa main-d'œuvre le mois précédent si elle indique que sa production a diminué lors des trois derniers mois, mais que ses effectifs sont restés stables ou ont augmentés.

Une fois que le comportement passé de l'entreprise est établi, on peut s'intéresser à la persistance de ce comportement. Une entreprise retenant sa main-d'œuvre le mois précédent continue à le faire si sa situation demeure la même le mois suivant. On peut également considérer qu'elle continue à retenir sa main-d'œuvre si son activité a augmenté par rapport au mois précédent, sans atteindre pour autant son niveau normal, et que l'entreprise n'a pas diminué ses effectifs. Pour estimer le niveau d'activité de l'entreprise, au delà des évolutions de la production, une question additionnelle est prise en compte. Cette question n'existant que dans le questionnaire de l'industrie, et ne présentant pas d'équivalent dans ces des autres secteurs, cet indicateur et
l'analyse qui en découle sont restreints à ce secteur.

### Question sur les commandes de toutes provenances :

Considérez-vous que, compte tenu de la saison, votre carnet de commandes (ou votre demande) est actuellement :

- Supérieur(e) à la normale

- Normal(e)

- Inférieur(e) à la normale

Cette question permet de différencier les entreprises prévoyant une reprise complète de leur activité (ie prévoyant une hausse de production avec carnets de commandes normaux ou élevés) suite à une période de rétention de celles dont l'activité augmente sans se remettre. Les entreprises de ce premier groupe sortent du champ de la rétention de main-d'œuvre. A l'inverse, celles du second groupe qui ne prévoient pas de baisse de leurs effectifs continuent de retenir leur main-d'œuvre.

Notre indicateur élargit la définition de la rétention à l'aide de ces trois questions additionnelles (tableau 2). Pour l'entreprise qui ne retenait pas de main-d'œuvre à la période précédente, l'indicateur demeure celui de la Commission européenne. En revanche, pour celle qui retenait de la main-d'œuvre, l'indicateur l'identifie de nouveau comment retenant sa main-d'œuvre si elle vérifie au moins une des trois conditions suivantes :

- L'entreprise est en rétention selon l'indicateur de la Commission européenne.

- Ses carnets de commandes sont inférieurs à la normale et elle ne prévoit pas une baisse de ses effectifs au cours des trois prochains mois.

- Ses carnets de commandes sont à leur niveau normal, ou au-dessus, mais elle prévoit que sa production et ses effectifs vont rester stables.

<table><caption>TABLEAU 2 – Définition de l'indicateur de rétention de main-d'œuvre</caption><thead><tr><th rowspan="2">Rétention sur les trois derniers mois</th><th rowspan="2">Niveau des carnets de commande</th><th rowspan="2">Évolution prévue de la production</th><th rowspan="2">Entreprise susceptible de retenir sa main d'œuvre</th><th colspan="3">Évolution prévue des effectifs</th></tr><tr><th>→</th><th>→→</th><th>→→→</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="6">Oui</td><td rowspan="3">normaux ou supérieurs à la normale</td><td>→</td><td>Non</td><td>Pas de rétention</td><td>Pas de rétention</td><td>Pas de rétention</td></tr><tr><td>→→</td><td>Oui</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Pas de rétention</td></tr><tr><td>→→→</td><td>Oui</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Pas de rétention</td></tr><tr><td rowspan="3">inférieurs à la normale</td><td>→</td><td>Non</td><td>Pas de rétention</td><td>Pas de rétention</td><td>Pas de rétention</td></tr><tr><td>→→</td><td>Oui</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Pas de rétention</td></tr><tr><td>→→→</td><td>Oui</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Pas de rétention</td></tr><tr><td rowspan="3">Non</td><td>→</td><td>Non</td><td>Pas de rétention</td><td>Pas de rétention</td><td>Pas de rétention</td></tr><tr><td>→→</td><td>Non</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Pas de rétention</td></tr><tr><td>→→→</td><td>Oui</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Rétention de main d'œuvre</td><td>Pas de rétention</td></tr></tbody></table>

Note : Les cases bleues correspondent aux cas de rétention identifiés par l'indicateur de la Commission européenne. Les cases jaunes correspondent aux cas de rétention additionnels identifiés par notre indicateur. L'ensemble des cases colorées sont retenues dans notre indicateur.

Cet indicateur permet également par construction d'identifier les entreprises susceptibles de retenir leur main-d'œuvre. Une entreprise est susceptible de retenir de la main-d'œuvre si elle vérifie l'une des trois conditions suivantes :

- elle prévoit une baisse de sa production,

- elle prévoit une production stable et était en rétention le mois précédent,
— elle prévoit une hausse de production, était en rétention le mois précédent et déclare un carnet de commande inférieur à la normale.

Cette définition permet de comparer le taux de rétention, part de salariés d'un champ donné travaillant dans une entreprise retenant sa main-d'œuvre, au taux de rétention potentielle, part de salariés d'un champ donné travaillant dans une entreprise susceptible de retenir sa main-d'œuvre. L'évolution de l'écart entre ces deux taux reflète les changements dans la propension des entreprises à retenir leur main-d'œuvre.

Pour les entreprises n'ayant pas répondu à l'enquête un mois *m* donné, mais ayant répondu l'un des trois mois suivants, les réponses aux deux questions sur l'évolution prévue de l'emploi et des effectifs sont imputées par les réponses données aux questions sur l'évolution passée de l'emploi et des effectifs le premier mois où elles répondent à nouveau. Cette imputation permet d'identifier le recours à la rétention selon la définition de la Commission européenne uniquement, le niveau des carnets de commande du mois *m* restant inconnu car la question sur le niveau des carnets de commandes n'est pas posée sur le passé. Sur les 16 % de valeurs manquantes dénombrées initialement sur l'indicateur à toutes dates confondues, 60 % ont pu être imputées par cette méthode.

### 2.1.3 Comparaison des indicateurs

Par construction, l'indicateur alternatif proposé identifie plus d'entreprise en rétention que celui de la CE, puisqu'il élargit la définition du comportement. Sur les 8 100 entreprises de l'échantillon, 3 119 retiennent leur main d'oeuvre au moins une fois selon notre indicateur, contre 3 028 selon celui de la CE. Les 91 entreprises retenant leur main-d'œuvre uniquement selon notre indicateur sont en moyenne plus petites que les entreprises la retenant selon les deux indicateurs : elles ont en moyenne 254 salariés contre 328 pour celles en rétention selon les deux définitions.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 1 – Parts d'entreprises en rétention selon les deux indicateurs, pondérées par l'emploi</figcaption></figure>

Note : Les parts d'entreprises en rétention pondérées par l'emploi représentent les parts de salariés de l'industrie travaillant dans une entreprise retenant sa main-d'œuvre.

Lecture : En janvier 2004, 16,1 % des salariés de l'industrie travaillent dans une entreprise retenant sa main-d'œuvre selon l'indicateur proposé, contre 9,3 % selon l'indicateur de la Commission Européenne.

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie ; calculs des auteurs

Notre indicateur enregistre donc un taux de rétention mensuel plus élevé que l'indicateur de la CE. En moyenne, le taux de rétention du nouvel indicateur est supérieur de 6 points de pourcentage à celui de la CE (graphique 1). Il présente également des fluctuations moins
importantes et des chocs plus persistants dans le temps. Lors de la crise sanitaire de 2020, les deux indicateurs atteignent un pic en avril 2020 (49,6 % pour notre indicateur contre 46,2 % pour l'indicateur de la Commission Européenne). Au long du reste de l'année 2020, la part de rétention estimée à l'aide de notre indicateur demeure supérieure à son niveau de 2019. A l'inverse, la part de rétention estimée par l'indicateur de la Commission Européenne en 2020 rejoint le niveau de 2019 dès juillet (15,9 % en juillet 2020 contre 16,5 % en juillet 2019). Notre indicateur ajusté dessine par ailleurs un profil plus lisse, et ce particulièrement lors de la crise de 2008. Si les deux indicateurs enregistrent une forte hausse au deuxième trimestre 2008 (entre avril et juin), le taux de rétention double pour l'indicateur de la Commission Européenne et augmente de 50 % pour notre indicateur. De plus, leurs profils diffèrent nettement en 2009 : l'indicateur de la Commission Européenne est stable sur la première moitié de l'année, avant de chuter subitement en septembre, alors que notre variante présente une tendance à la baisse sur l'ensemble de l'année.

Les écarts entre les deux courbes illustrent finalement le problème soulevé à propos de l'indicateur de la Commission Européenne : il permet de détecter correctement les entreprises commençant à retenir leur main-d'œuvre, mais il échoue à déterminer si elles continuent à le faire 6. A l'inverse la variante proposée ici permet d'identifier à la fois le début des périodes de rétention mais aussi leur durée dans le temps, évitant de considérer trop rapidement un retour à la normale.

## 2.2 Confrontation de l'indicateur à d'autres mesures

### 2.2.1 Comparaison aux mesures macro-économiques usuelles

Une baisse de la productivité du travail au niveau macro-économique est souvent considérée comme le signe d'un recours généralisé à la rétention de main-d'œuvre (FELICES, 2003). L'idée étant qu'en période de rétention de main-d'œuvre importante, l'activité totale baisse plus que l'emploi. Afin de vérifier la cohérence de l'indicateur proposé avec cette mesure, l'estimation agrégée qu'il fournit est donc d'abord comparée aux écarts de la productivité du travail à sa tendance de long-terme.

La productivité par tête du secteur *i*, $Prod_{i,t}$ est définie chaque mois *t* comme : $Prod_{i,t} = \frac{Y_{i,t}}{N_{i,t}}$, où $Y_{i,t}$ est le produit intérieur brut au coût des facteurs (ie qui ne tient pas compte des impôts indirects ou des subventions d'exploitation) et $N_{i,t}$ est l'emploi total en personnes physiques. L'indicateur est alors comparé à l'opposé de l'écart de la productivité à sa tendance 7. Lorsque cet écart est positif, la productivité est sous sa tendance, ce qui peut correspondre à une période où les entreprises retiennent beaucoup leur main-d'œuvre. A l'inverse, lorsque cet écart est négatif, la productivité est au dessus de sa tendance et l'économie tourne à plein régime. Il n'y a donc pas de raison de soupçonner un fort recours à la rétention.

Les évolutions mensuelles des indicateurs et celles de l'opposé de l'écart trimestriel à la productivité suivent des tendances très proches entre 2004 et 2020 (graphique 2) : sur cette période, le coefficient de corrélation entre notre indicateur et l'écart s'établit à 0,86, contre 0,79 pour l'indicateur de la CE 8. Les trois séries présentent des tendances comparables à la fois pendant et hors des périodes de crises, avec tout de même de légers écarts pendant les deux crises. Pendant la crise financière, l'écart de la productivité à sa tendance augmente plus tard que les indicateurs et son retour à la tendance ne se fait pas au même moment : plus tard que

<footnote n="6">6. Le même constat peut être effectué au niveau A17 (nomenclature NAF2) pour les sous-secteurs composant l'industrie. Cette comparaison est présentée en annexe A.1.</footnote>

<footnote n="7">7. Les gains de productivité étant décroissants en France (voir par exemple (KHDER et MONIN, 2019) et (BEN HASSINE, 2017) pour des études de l'évolution de la productivité en France depuis le début des années 2000), la tendance de la productivité est ensuite estimée par régression quadratique.</footnote>

<footnote n="8">8. Sur l'ensemble de la période 2004-2021, il s'établit à 0,73 pour notre indicateur et 0,68 pour l'indicateur de la CE.</footnote>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 2 – Comparaison de la part de salariés industriels travaillant dans une entreprise en rétention à l’écart de la productivité de l’industrie à sa tendance</figcaption></figure>

Note : Le taux de rétention selon notre indicateur et de celui de la CE et l'opposé de l'écart de la productivité à sa tendance sont centrés autour de leur moyenne de janvier 2004 à décembre 2021 et réduits.

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie, Comptes nationaux trimestriels ; calculs des auteurs

l'indicateur de la CE, et plus tôt que le notre. A l'inverse, les deux indicateurs de rétention retombent à un niveau normal suite au pic de la crise sanitaire d'ici début 2022, alors que l'opposé de l'écart à la productivité reste nettement positif.

La productivité est ainsi en deçà de sa tendance de long terme en 2021, alors que les deux indicateurs identifient un niveau de rétention faible. Un tel décrochage entre le niveau des taux de rétention et celui de la productivité est difficile à expliquer. Il est possible qu'il soit en partie lié à l'ampleur et la durée du choc de la crise sanitaire. Les questions des enquêtes de conjoncture ne permettent qu'un recul de trois mois, la persistance d'un choc au delà de cette durée est donc difficile à prendre en compte, entraînant peut-être une sous-estimation de la rétention en 2021.

## 2.2.2 Comparaison aux autres réponses individuelles à l'enquête de conjoncture

Un deuxième contrôle de cohérence de l'indicateur proposé est rendu possible par l'exploitation d'une question ajoutée à l'enquête de conjoncture auprès des entreprises durant la crise sanitaire. Cette question, posée trimestriellement entre octobre 2020 et octobre 2021, interroge les entreprises sur le niveau de leurs effectifs relativement à leur niveau d'activité au moment de l'enquête 9. Elle constitue donc, sur une courte durée, une information directe sur la rétention de main-d'œuvre puisque les entreprises qui répondent avoir des effectifs trop importants au regard de leur niveau d'activité retiennent une partie de leur main-d'œuvre.

Sur la période où cette question a été posée, les réponses agrégées des entreprises se montrent cohérentes avec les deux indicateurs de rétention de main-d'œuvre. Sur l'ensemble de cette période, les entreprises déclarent principalement des effectifs adaptés à leur activité : ces entreprises regroupent 69,9 % des salariés contre 20,0 % pour celles déclarant des effectifs relativement élevés et 10,1 % pour les effectifs insuffisants (graphique 3). La part de salariés travaillant dans des entreprises répondant que leurs effectifs sont trop élevés relativement à leur activité suit la même tendance à la baisse que les indicateurs : elle chute lentement de 29,0 % au quatrième trimestre de 2020 à 13,5 % au quatrième trimestre de 2021, contre une baisse de 23,0 % à 14,1 % selon notre indicateur (respectivement, 21,7 % à 13,7 % pour celui de la CE). Au contraire la

<footnote n="9">9. Voir l'annexe A.3 pour la formulation de cette question dans l'enquête.</footnote>
part des entreprises déclarant que leurs effectifs sont insuffisants augmente progressivement sur cette période, tandis que celle des entreprises considérant que leurs effectifs sont adéquats reste relativement stable.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 3 – Répartition des salariés de l'industrie selon l'adéquation entre effectifs et activité de leur entreprise</figcaption></figure>

Note : Les proportions sont pondérées par les effectifs des entreprises, elles représentent donc la part de salariés travaillant dans une entreprise dont les effectifs sont respectivement insuffisants (en bleu), adaptés (en gris) ou élevés (en rouge). Les lignes représentent les taux de rétention trimestriels de notre indicateur de rétention (violet) et de celui de la CE (noir)

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie

Au-delà de la corrélation constatée au niveau agrégé, cette question permet également de vérifier la cohérence entre l'adéquation emploi-activité déclarée par les entreprises et celle estimée par l'indicateur. Les entreprises déclarant que leurs effectifs sont trop élevés relativement à leur activité sont également classées en rétention par notre indicateur dans 26,6 % des cas, alors que seulement 19.1 % des entreprises sont en rétention sur l'ensemble de la période (tableau 3). Les entreprises estimant que leurs effectifs sont élevés relativement à leur niveau d'activité retiennent donc plus souvent leur main-d'œuvre que les autres. Il est cependant étonnant que près de trois quarts de ces entreprises estimant que leurs effectifs sont trop élevés ne soient pas classées comme retenant leur main-d'œuvre par l'indicateur. A l'inverse, les entreprises répondant que leurs effectifs sont insuffisants face à leur activité sont classées en rétention dans 12,9 % des cas, soit nettement moins que le reste de l'échantillon. Les entreprises étant classées en rétention alors qu'elles déclarent manquer d'effectifs correspondent probablement à des entreprises qui rencontraient déjà des difficultés de recrutement avant leur baisse d'activité.

La comparaison à l'indicateur de la CE arrive aux mêmes résultats : les entreprises déclarant des effectifs trop élevés sont sur-représentées parmis les entreprises en rétention, et inversement les entreprises déclarant des effectifs insuffisants y sont sous-représentées mais bien présentes. La relation entre l'adéquation des effectifs à la production et le comportement de rétention ne semble donc pas affectée par le choix d'indicateur.

Si un lien ressort bien entre la rétention identifiée par les indicateurs et l'adéquation entre les effectifs et l'activité des entreprises, il est nettement plus faible qu'attendu. Pour mieux comprendre cette relation, cette étude mobilise une second mesure de rétention en croisant les réponses des entreprises à cette question avec leurs prévisions d'évolution de leurs effectifs. En effet, on peut considérer qu'une entreprise estimant que ses effectifs sont trop élevés au regard de son activité, mais ne prévoyant pas de les baisser retient sa main-d'œuvre. D'octobre 2020 à octobre 2021, cette mesure coïncide avec notre indicateur de rétention pour 80,5 % des observations, dont 47,6 % des entreprises classées en rétention par notre indicateur et 83,5 %
<table><caption>TABLEAU 3 – Répartition des salariés de l'industrie selon le comportement de rétention et l'adéquation entre effectifs et activité de leurs entreprises</caption><thead><tr><th rowspan="2">Adéquation des effectifs</th><th colspan="2">Indicateur proposé</th><th colspan="2">Indicateur de la CE</th><th rowspan="2">Total</th></tr><tr><th>Rétention de main-d'œuvre</th><th>Pas de rétention</th><th>Rétention de main-d'œuvre</th><th>Pas de rétention</th></tr></thead><tbody><tr><td>Effectifs élevés</td><td>26.6 %</td><td>73.4 %</td><td>19.0 %</td><td>81.0 %</td><td>15.2 %</td></tr><tr><td>Effectifs adaptés</td><td>18.8 %</td><td>81.2 %</td><td>13.6 %</td><td>86.4 %</td><td>69.4 %</td></tr><tr><td>Effectifs insuffisants</td><td>12.9 %</td><td>87.1 %</td><td>9.3 %</td><td>90.7 %</td><td>15.4 %</td></tr><tr><td>Total</td><td>19.1 %</td><td>80.9 %</td><td>13.7 %</td><td>86.3 %</td><td>100.0 %</td></tr></tbody></table>

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie; calculs des auteurs

des entreprises non classées en rétention (tableau 4). L'indicateur de la CE coïncide avec cette mesure pour 83,5 % des observations, mais pour seulement 34,2 % des entreprises qu'il classe en rétention.

La prise en compte des évolutions prévues par l'entreprise améliore significativement l'adéquation entre ces variables au niveau des entreprises pour l'identification de la non-rétention. L'identification d'une entreprise comme "en rétention" est également améliorée, mais l'indicateur de la CE ne s'accorde avec cette mesure que dans un cas sur trois, et le notre dans un cas sur deux, la rétention est donc bien moins clairement identifiée que la non-rétention.

<table><caption>TABLEAU 4 – Répartition des salariés de l'industrie selon le comportement de rétention detecté par chacun des indicateurs</caption><thead><tr><th rowspan="2">Adéquation des effectifs</th><th colspan="2">Indicateur proposé</th><th colspan="2">Indicateur de la CE</th><th rowspan="2">Total</th></tr><tr><th>Rétention de main-d'œuvre</th><th>Pas de rétention</th><th>Rétention de main-d'œuvre</th><th>Pas de rétention</th></tr></thead><tbody><tr><td>Effectifs élevés sans baisse prévue</td><td>47.6 %</td><td>52.4 %</td><td>34.2 %</td><td>65.8 %</td><td>8.5 %</td></tr><tr><td>Effectifs adaptés ou insuffisants ou Effectifs élevés et baisse prévue</td><td>16.5 %</td><td>83.5 %</td><td>11.9 %</td><td>88.1 %</td><td>91.5 %</td></tr><tr><td>Total</td><td>19.1 %</td><td>80.9 %</td><td>13.7 %</td><td>86.3 %</td><td>100.0 %</td></tr></tbody></table>

Lecture : Parmi les 8,5 % d'entreprises estimant que leurs effectifs sont élevés au regard de leur activité et ne prévoyant pas de les baisser, 47,6 % sont classées en rétention par notre indicateur. Parmi les 91,5 % d'entreprises restantes, 83,5 % ne sont pas classées en rétention par notre indicateur. En tout, les deux mesures s'accordent pour 80,5 % des observations.

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie; calculs des auteurs

### 2.2.3 Comparaison avec un indicateur construit sur données administratives

Un troisième indicateur de rétention de main-d'œuvre peut être créé à partir des FDT et des déclarations de TVA. L'objectif est alors d'étudier les liens et différences entre le comportement déclaré par les entreprises dans l'enquête, et le comportement observé dans les données administratives à travers les montants de chiffre d'affaires et les effectifs.

Deux définitions d'indicateurs sont considérées :

- Une première définition simple, se rapprochant de celle de la CE, selon laquelle une entreprise retient sa main-d'œuvre un trimestre donné si son activité a baissé par rapport au trimestre précédent, mais que ses effectifs n'ont pas diminué.

- Une deuxième définition prenant en compte une persistance du la rétention de main-d'œuvre. On considère dans un premier temps qu'une entreprise entre dans une période d'activité basse si son chiffre d'affaires a diminué par rapport au mois précédent, et qu'elle y reste tant que son activité n'a pas retrouvé son niveau d'avant baisse. Une entreprise est ensuite classée en rétention si elle est dans une période de baisse et n'a pas diminué ses effectifs depuis le début de cette période.

Pendant la période de référence, la part de salariés travaillant dans une entreprise retenant
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 4 – Taux trimestriel de rétention dans l'industrie avec la mesure FDT-TVA, pondéré par l'emploi</figcaption></figure>

Note : Chaque ligne représente la part de salariés de l'industrie travaillant dans une entreprise classée en rétention selon la définition retenue.

Lecture : Au deuxième trimestre de 2009, 45,5 % des salariés de l'industrie travaillent dans une entreprise retenant une partie de sa main-d'œuvre selon la définition simple, et 74,2 % selon la définition avec persistance.

Souce : DGFIP, declarations TVA ; Acoss, fichiers détails trimestriels ; calculs des auteurs

une partie de sa main-d'œuvre s'établit aux alentours de 25 % selon la définition simple et de
30 % selon la définition avec persistance (graphique 4), soit légèrement plus que selon notre
indicateur. Si la crise de 2008 est bien détectée par ces deux indicateurs, ce n'est en revanche
pas le cas de la crise sanitaire qui n'apparait pas du tout. Au premier trimestre 2020, soit au
pic de cette crise selon notre indicateur reposant sur les enquêtes de conjoncture, les taux de
retention s'établisent à 33,9 % et 38,5 % respectivement, ne marquant qu'une légère hausse par
rapport aux valeurs du quatrième trimestre de 2019.

Afin de pouvoir comparer notre indicateur et celui de la CE à ces mesures, ils ont été trimes-
trialisés en considérant qu'une entreprise retenait sa main-d'œuvre un trimestre si l'indicateur
était positif au moins un mois de celui-ci<fnref n="10" />. L'indicateur de la CE correspond à sa version sur
données administrative en tout point pour seulement 7,8 % des entreprises enquêtées, et ces
mesures coïncident pour 64,6 % des entreprises en moyenne chaque trimestre. En comparaison,
notre indicateur correspond à l'indicateur administratif avec persistance en tout point pour 9,5 %
des entreprises, et en moyenne 62,7 % des entreprises sont classées de la même façon chaque
trimestre.

Les taux de correspondance entre les mesures FDT-TVA et les indicateurs reposant sur les
enquêtes restent stables dans le temps aux alentours de 65 %, hormis lors des périodes de crise.
Au deuxième trimestre 2009, les taux de correspondance tombent à respectivement 57,6 % et

<footnote n="10">10. Une variante où l'indicateur trimestriel était positif si l'entreprise retenait sa main-d'œuvre sur la majorité des mois du trimestre a été testée, pour des résultats comparables.</footnote>
51,3 %, les mesures administratives estimant un recours plus fort à la rétention que les indicateurs des enquêtes. Lors de la crise sanitaire, les taux de correspondance diminuent (52,1 % et 57,1 % de correspondance respectivement) pour la raison inverse : les deux indicateurs utilisant les déclarations administratives des entreprises ne détectent qu'une légère augmentation du taux de recours à la rétention de main-d'œuvre contre les hausses sans précédent constatées avec les enquêtes. Un facteur pouvant expliquer un tel écart en 2020 est que les entreprises classées en rétention de main-d'œuvre par les enquêtes de conjoncture lors des périodes de crises ont en réalité tout de même baissé leurs effectifs en partie. Pour vérifier cette intuition, nous avons comparé les évolutions de chiffre d'affaires et d'effectifs des entreprises pendant les périodes où elles sont classées en rétention à leurs évolutions durant les périodes hors-rétention. Les résultats de cette comparaison sont présentés en partie 3.4.

Notre indicateur et celui de la CE s'accordent de manière similaire avec leurs équivalents sur données administratives, tant au niveau de l'industrie qu'au niveau des entreprises. Mis à part le décrochage entre la productivité et les taux de rétention de 2021, la dynamique agrégée de notre indicateur est très proche de la mesure macro-économique de la rétention reposant sur la productivité du travail que l'indicateur de la CE. Au niveau des entreprises, le comportement de rétention de notre indicateur est également le plus cohérent avec les réponses données par les entreprises aux autres questions de l'enquête de conjoncture sur l'utilisation de la main-d'œuvre.

# 3 Résultats

## 3.1 Au moins un salarié de l'industrie sur dix travaille dans une entreprise retenant sa main-d'oeuvre

Notre indicateur alternatif de rétention de main-d'œuvre permet d'étudier le comportement agrégé de rétention des entreprises industrielles françaises, mesuré à travers la part de salariés travaillant dans une entreprise retenant de la main-d'œuvre.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 5 – Taux mensuel de rétention et part de rétention effective des entreprises industrielles depuis 2004</figcaption></figure>

Note : Le taux de rétention correspond à la part de salariés travaillant dans une entreprise en rétention, et le taux de rétention potentielle à la part travaillant dans une entreprise susceptible d'être classée en rétention (cf. section 2.1.2). La part de rétention effective est le rapport entre ces taux, elle correspond à la part de salariés travaillant dans une entreprise en rétention relativement aux salariés travaillant dans une entreprise qui aurait pu faire de la rétention.

Lecture : En janvier 2004, 33 % de salariés de l'industrie travaillent dans une entreprise susceptible de retenir sa main-d'œuvre et 16 % dans une entreprise la retenant effectivement. 48 % de la rétention potentielle est réalisée ce mois-ci.

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie; calculs des auteurs
Ce taux dessine quatre grandes périodes (graphique 5). De 2004 à mi-2008, il est stable dans l'industrie : chaque mois, environ 15 % des salariés se trouvent dans une entreprise en rétention. Au déclenchement de la crise financière de 2008, ce taux augmente rapidement pour atteindre 25 % mi-2009, avant de retrouver le niveau de la période précédente en sortie de crise en 2010. Le taux de rétention augmente à nouveau jusqu'à 23 % en 2011, en lien avec une baisse de la production industrielle ainsi qu'une reprise de la hausse du taux de chômage. Le taux de rétention baisse ensuite lentement pour approcher 11 % en 2018. Enfin, le taux de rétention explose lors de la crise sanitaire de 2020. La moitié des salariés de l'industrie se trouvent dans une entreprise en rétention au pic de la crise en avril 2020.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 6 – Taux mensuels de rétention au sein des secteurs industriels depuis 2004</figcaption></figure>

Note : Les secteurs de la Cokéfation-raffinage et des Industries extractives et énergies ne sont pas présentés car, respectivement, ils comportent trop peu d'entreprises et sont trop volatiles pour être analysés.

Lecture : En janvier 2004, 17 % des salariés de l'industrie agroalimentaire travaillent dans une entreprise en rétention.

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie ; calculs des auteurs

Ces fluctuations soulignent un lien fort entre la rétention et la conjoncture économique : lorsque davantage d'entreprises font face à une baisse d'activité et sont donc susceptibles de retenir leur main-d'œuvre, la part d'entreprises en rétention augmente nettement. Afin de distinguer le comportement découlant de la conjoncture de celui propre à l'entreprise, le taux de rétention observé est comparé au « taux de rétention potentielle », c'est-à-dire au taux d'entreprises susceptibles de retenir leur main-d'œuvre<fnref n="11" />. Durant les périodes d'activité économique normale, la part d'entreprises industrielles identifiées comme pratiquant de la rétention parmi celles qui auraient pu en faire (dite « part de rétention effective ») est relativement stable aux alentours de 60 % (graphique 5). Cette proportion est beaucoup moins importante durant la crise de 2008, chutant en dessous des 40 % fin 2008. Autrement dit, la hausse du niveau de rétention était moins forte que la hausse du nombre d'entreprises en difficulté sur cette période. Ce phénomène ne se répète pas lors de la crise sanitaire, où la part de rétention effective reste stable : lorsque la rétention atteint son pic en avril 2020, elle représente 62 % de son niveau potentiel. L'absence de décrochage entre les taux de rétention potentielle et effective en 2020 peut en partie s'expliquer par l'élargissement du dispositif d'activité partielle pendant la crise

<footnote n="11">11. Une entreprise est susceptible de retenir de la main-d'œuvre si ses réponses à l'enquête de conjoncture indiquent que son activité est en dessous de son niveau normal. La définition de cet indicateur est présentée dans le tableau 2.</footnote>
sanitaire, qui a facilité le recours à la rétention de main-d'œuvre pour les entreprises en difficulté sur cette période.

Au-delà de la conjoncture générale, les grands secteurs industriels présentent chacun des spécificités<fnref n="12" />. Le secteur agro-alimentaire se distingue du reste de l'industrie par un profil de rétention peu heurté : la rétention augmente certes lors des crises, mais les hausses sont bien moindres que dans le reste de l'industrie. La part de salariés de l'agro-alimentaire travaillant dans une entreprise en rétention s'éloigne rarement de 20 %, et la part de rétention effective reste aux alentours de 60 % (graphique 6). Le comportement de rétention des entreprises de ce secteur dépend donc moins de la conjoncture économique d'ensemble que dans d'autres secteurs, en raison peut-être d'une demande plus stable. La rétention est au contraire très volatile dans le secteur des matériels de transport : plus de 20 % des salariés y travaillent dans une entreprise retenant de la main-d'œuvre lors de la crise de 2008, et même 41 % en avril 2020 ; mais hors des périodes de crise économique, ce taux tombe aux alentours de 14 %. La part de rétention effective du secteur est également volatile, avec un écart-type de plus de 10 points de pourcentage, contre 7 à 8 points pour les autres secteurs industriels. Enfin, dans le secteur des biens d'équipement et dans celui des « autres industries » le niveau du taux de rétention et ses évolutions sont très proches de ceux de l'ensemble de l'industrie.

## 3.2 Les petites entreprises sont surreprésentées à la fois parmi les entreprises industrielles qui ne retiennent jamais leur main-d'œuvre et parmi celles qui y recourent le plus

Quelle que soit la période d'étude, le taux de rétention diminue avec la taille de l'entreprise (graphique 7). Les entreprises de moins de 100 salariés pratiquent plus la rétention de main d'œuvre que celles de 100 à 499 salariés qui ont elles-mêmes des taux de rétention plus élevés que les entreprises de 500 salariés ou plus. La plus forte rétention des petites entreprises est accentuée lors des crises de 2008 et de 2020 ; le pic de la crise sanitaire en avril 2020 fait toutefois exception avec un taux de rétention également élevé, autour des 50 % quelle que soit la taille de l'entreprise. Durant ces périodes de crise, le pic de rétention est plus persistant pour les petites entreprises. Il est par ailleurs plus fort pour ces dernières en 2008.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 7 – Taux mensuels de rétention par taille d'entreprise depuis 2004</figcaption></figure>

Note : Les catégories de taille utilisées sont celles des enquêtes de conjoncture.

Lecture : En janvier 2004, 23 % des salariés d'entreprises industrielles de moins de 100 salariés travaillent dans une entreprise en rétention.

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie ; calculs des auteurs

<footnote n="12">12. Le secteur de la cokéfaction-raffinage est exclu de cette analyse, car il est composé de trop peu d'entreprises.</footnote>
Il peut paraître contre-intuitif que la rétention soit plus forte dans les petites entreprises, celles-ci ayant généralement une moindre capacité d'absorption des chocs économiques que les autres. Toutefois, en considérant la fréquence de rétention<sup>13</sup> au niveau individuel, deux pratiques opposées de la rétention de main d'œuvre distinguent les petites entreprises (graphique 8). D'une part, les entreprises ne retenant jamais leur main-d'œuvre sont nettement plus petites que les autres : 75 % des salariés travaillant dans une entreprise n'ayant jamais recours à la rétention appartiennent à des entreprises de moins de 200 salariés, alors que ces entreprises ne représentent que 17 % de l'ensemble des salariés de l'échantillon. D'autre part, parmi les entreprises ayant pratiqué au moins une fois la rétention, le quart des entreprises y ayant recours le plus fréquemment (plus de 29 % du temps) sont en moyenne encore plus petites : 75 % d'entre elles ont moins de 180 salariés. En ce qui concerne les plus grandes entreprises, on retrouve parmi les catégories d'entreprise retenant leur main-d'œuvre moins de 18 % du temps, près de 52 % des entreprises de plus de 500 salariés. Ce recours différencié par la taille à la rétention de main d'œuvre se confirme également à travers une approche par le chiffre d'affaires annuel des entreprises. Le chiffre d'affaires est en moyenne plus faible pour les entreprises ne retenant jamais leur main-d'œuvre ou la retenant le plus. Au contraire, il est plus élevé pour les entreprises la retenant peu.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 8 – Distributions des effectifs et du chiffre d'affaires annuel des entreprises selon leur fréquence de rétention sur la période 2004-2021</figcaption></figure>

Note : Les entreprises ne faisant jamais de rétention représentent 20 % de l'échantillon. Les autres catégories de fréquence correspondent aux quantiles de fréquence de rétention, c'est-à-dire part de mois où l'entreprise fait de la rétention, pour les entreprises retenant leur main d'œuvre au moins une fois. Les chiffres d'affaires sont déflattés à l'aide de l'indice des prix à la consommation. La dispersion des chocs individuels d'activité au sein de chaque secteur est représentée par une boîte à moustaches. Les différents segments des boîtes distinguent les quantiles à 25 %, 50 % (médiane) et 75 %. Les extrémités (moustaches) représentent la valeur des quantiles à 10 % et 90 %.

Lecture : Parmi les salariés d'entreprises ne faisant jamais de rétention, 25 % travaillent dans des entreprises de moins de 35 salariés en moyenne et 75 % dans des entreprises de moins de 189 salariés en moyenne. Dans le même groupe, 25 % des salariés travaillent dans une entreprise ayant un chiffre d'affaires annuel inférieur à 5290k€ et 75 % inférieur à 41970k€.

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie, Indice des prix à la consommation; calculs des auteurs

<footnote n="13">13. Les petites entreprises étant généralement interrogées sur des durées plus courtes, cette analyse a été répétée en contrôlant du nombre de périodes d'enquête pour des résultats similaires. Ces résultats sont présentés en annexe A.2.1</footnote>
### 3.3 Les entreprises déclarant un manque de matériel ou de personnel retiennent moins souvent leur main-d'œuvre

En plus des questions portant directement sur la production et les effectifs, les enquêtes de conjoncture renseignent tous les trimestres sur la situation plus générale de l'entreprise <fnref n="14" />. En particulier, les entreprises sont interrogées sur les éventuelles difficultés les empêchant de développer leur production comme elles le souhaiteraient, ainsi que sur leur capacité à augmenter leur production, à moyens de production et effectifs égaux, si elles recevaient plus de commandes. Ces deux questions sont posées trimestriellement, elle ont donc été mensualisées en appliquant les réponses d'un trimestre donné à tous les mois de ce trimestre. La première de ces deux questions est à choix multiples, une entreprise n'y ayant pas répondu ne peut donc pas être distinguée d'une entreprise dont la production n'est limitée par aucun facteur au moment de l'enquête. Pour cette raison, l'analyse suivante se concentre sur les difficultés déclarées. Entre 2004 et 2021, en moyenne 64.6 % des entreprises déclarent au moins un facteur limitant leur production chaque mois et, parmi ces entreprises, 26,8 % déclarent plus d'une limite.

<table><caption>TABLEAU 5 – Part d'entreprises retenant leur main-d'œuvre selon les facteurs limitant la production</caption><thead><tr><th rowspan="2">Comportement de rétention de main-d'œuvre</th><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">Rétention</th><th colspan="2">Pas de rétention</th><th rowspan="2">NA</th></tr><tr><th>Rétention possible</th><th>Rétention impossible</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Difficultés d'approvisionnement</td><td>Oui</td><td>17.8 %</td><td>9.1 %</td><td>65.9 %</td><td>7.2 %</td></tr><tr><td>Non ou NA</td><td>18.7 %</td><td>10.7 %</td><td>60.8 %</td><td>9.9 %</td></tr><tr><td rowspan="2">Contraintes financières</td><td>Oui</td><td>18.3 %</td><td>14.6 %</td><td>58.7 %</td><td>8.4 %</td></tr><tr><td>Non ou NA</td><td>18.6 %</td><td>10.2 %</td><td>61.4 %</td><td>9.8 %</td></tr><tr><td rowspan="2">Personnel insuffisant</td><td>Oui</td><td>15.6 %</td><td>6.4 %</td><td>69.8 %</td><td>8.2 %</td></tr><tr><td>Non ou NA</td><td>18.9 %</td><td>11.0 %</td><td>60.3 %</td><td>9.8 %</td></tr><tr><td rowspan="2">Matériel insuffisant</td><td>Oui</td><td>15.2 %</td><td>6.6 %</td><td>70.2 %</td><td>8.1 %</td></tr><tr><td>Non ou NA</td><td>18.9 %</td><td>10.9 %</td><td>60.3 %</td><td>9.8 %</td></tr><tr><td rowspan="2">Autres facteurs</td><td>Oui</td><td>21.3 %</td><td>14.6 %</td><td>56.6 %</td><td>7.5 %</td></tr><tr><td>Non ou NA</td><td>18.5 %</td><td>10.3 %</td><td>61.5 %</td><td>9.8 %</td></tr><tr><td rowspan="2">Peut produire plus si plus de commandes</td><td>Oui</td><td>24.5 %</td><td>15.2 %</td><td>53.3 %</td><td>7.1 %</td></tr><tr><td>Non ou NA</td><td>13.6 %</td><td>6.5 %</td><td>68.0 %</td><td>11.9 %</td></tr><tr><td colspan="2">Total</td><td>18.6 %</td><td>10.5 %</td><td>61.2 %</td><td>9.7 %</td></tr></tbody></table>

Note : Les entreprises signalent les facteurs qui limitent leur production en les cochant parmi une liste, il est donc difficile de distinguer la non-réponse des facteurs non cochés car ils n'affectent pas l'entreprise. L'ensemble des réponses correspondant à une case non cochée est regroupé ici sous l'intitulé "Non ou NA".

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie; calculs des auteurs

Parmi les facteurs pouvant limiter la production des entreprises, on peut distinguer trois catégories. La première rassemble les difficultés d'approvisionnement et les contraintes financières. Le comportement de rétention des entreprises dont l'activité est limitée par un des ces facteurs s'écarte très peu du comportement moyen dans l'industrie manufacturière (tableau 5). La seconde catégorie regroupe le manque de personnel ou de matériel. Les entreprises signalant au moins une de ces deux limites retiennent moins souvent leur main-d'œuvre que celles non concernées par ces difficultés : 15,2 % et 15,6 % respectivement, contre 18,9 % pour les deux limites. Ces entreprises sont par ailleurs nettement moins susceptibles d'être concernées par la rétention que les autres : 70,2 % des entreprises déclarant un manque de matériel et 69,8 % de celle signant des effectifs insuffisants ne sont pas concernées par la rétention de main-d'œuvre. Enfin, la troisième catégorie correspond à un manque de commandes. Les entreprises déclarant qu'elles pourraient produire plus si elles recevaient d'avantage de commandes sont plus concernées par

<footnote n="14">14. Les questions de l'enquête de conjoncture dans l'industrie exploitées dans cette partie sont retranscrites en annexe A.3.</footnote>
la rétention de main-d'œuvre que les autres : 24,5 % d'entre elles retiennent une partie de leur main-d'œuvre et 15,2 % sont susceptibles de le faire, contre 13,6 % et 6,5 % respectivement pour celles ne déclarant pas ce type de difficulté. En tout, seules 53,3 % de ces entreprises ne sont pas concernées par la rétention. Leur comportement s'explique peut-être par le fait que ces entreprises estiment devoir conserver leur main-d'œuvre pour pouvoi reprendre leur activité rapidement lorsque leurs commandes augmenteront.

## 3.4 La rétention correspond souvent à de légères baisses d'effectifs pendant les crises

Dans leurs réponses aux enquêtes de conjoncture, les entreprises ne renseignent que des tendances d'évolution (hausse, stabilité ou baisse) de leurs effectifs et de leur production. La confrontation de ces données d'enquête avec les évolutions réelles du chiffre d'affaires et des effectifs des entreprises industrielles pendant et après chacune de leurs séquences de rétention permet de dresser une image plus précise de leur situation. Trois périodes sont ainsi distinguées : la crise financière (2008-2010), la crise sanitaire (2019-2021) et une période de référence, hors crise (2013-2015).

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 9 – Distributions des variations de chiffre d'affaires pendant et à l'issue des périodes de rétention</figcaption></figure>

Note : Chaque ligne représente la ventilation des variations de chiffres d'affaires pour chaque comportement de rétention et période d'étude via une boîte à moustaches. Les différents segments des boîtes distinguent les quantiles à 25 %, 50 % (médiane) et 75 %. Les extrémités (moustaches) représentent la valeur des quantiles à 5 % et 95 %.

Les données étant trimestrielles, la variation pendant la rétention correspond à l'écart en pourcentage entre le chiffre d'affaires du trimestre précédant le début de rétention et celui du dernier trimestre de rétention. De même pour les variations hors rétention, sur les périodes de non-rétention des entreprises. La variation à l'arrêt de la rétention correspond à l'écart entre le chiffre d'affaires du dernier trimestre de rétention et celui du trimestre suivant.

Lecture : Sur la période 2019-2021, 50 % des entreprises retenant leur main-d'œuvre ont perdu au moins 3,6 % de chiffre d'affaires pendant leur rétention, 50 % des entreprises ne la retenant pas ont connu une baisse d'au moins 3,5 %.

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie ; DGFiP, déclarations TVA ; calculs des auteurs

Plus de la moitié des entreprises subissent une perte de chiffre d'affaires pendant les périodes où elles retiennent leur main-d'œuvre, ce qui est attendu : afin d'être en position de retenir leur main-d'œuvre les entreprises doivent d'abord, par définition, subir une perte d'activité. De plus, la perte médiane pendant la rétention est plus importante durant les périodes de crise que durant la période de référence : -4,6 % en 2008-2010 et -3,6 % en 2019-2021, contre -2,8 % en
2013-2015 (graphique 9). Ces baisses médianes de chiffre d'affaires sont plus faibles que celles connues par les entreprises susceptibles de retenir leur main-d'œuvre mais ne le faisant pas : -7,7 % en 2008-2010, -8,6 % en 2019-2021 et -3,8 % en 2013-2015.

Les entreprises ne retenant pas leur main-d'œuvre durant une baisse d'activité connaissent en moyenne des pertes plus importantes que celles la retenant, le recours à la rétention est donc peut-être conditionné par l'ampleur du choc subit par les entreprises. L'augmentation de l'écart entre la distribution des pertes de chiffre d'affaires des entreprises en rétention et celle des entreprises ne retenant pas leur main-d'œuvre malgré la baisse pendant les crises reflète ainsi la plus grande dispersion des chocs d'activités pendant ces périodes. Les différences de distribution des chocs pendant entre les deux périodes de crise traduisent également les comportements agrégés de rétention et de rétention potentielle identifiés au paragraphe 3.1. En effet, la différence entre ces distributions est plus marquée en 2020 qu'en 2008, en accord avec un recours à la rétention plus généralisé pendant la crise sanitaire : environ 60 % des entreprises en rétention potentielle retiennent effectivement leur main-d'œuvre en 2020, les entreprises ne retenant pas leur main-d'œuvre alors qu'elles en sont susceptibles sont donc plus atypiques qu'en 2008 où ce taux tombe aux alentours de 40 %.

À la sortie des périodes de rétention, la variation médiane des chiffres d'affaires se rapproche de zéro. En moyenne, les entreprises arrêtant de retenir leur main-d'œuvre connaissent des évolutions très similaires, voire supérieures, à celles n'étant pas susceptibles de la retenir sur la même période. La situation des entreprises sortant de rétention est bien meilleure que celle des entreprises non concernées par la rétention lors de la crise sanitaire, probablement en raison de l'importance inédite du choc subit par les entreprises sur cette période.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 10 – Distributions des variations d'effectifs pendant et à la sortie des périodes de rétention</figcaption></figure>

Note : Chaque ligne représente la ventilation des variations de chiffres d'affaires pour chaque comportement de rétention et période d'étude via une boîte à moustaches. Les différents segments des boîtes distinguent les quantiles à 25 %, 50 % (médiane) et 75 %. Les extrémités (moustaches) représentent la valeur des quantiles à 5 % et 95 %.

Les données étant trimestrielles, la variation pendant la rétention correspond à l'écart en pourcentage entre le chiffre d'affaires du trimestre précédant le début de rétention et celui du dernier trimestre de rétention. De même pour les variations hors rétention, sur les périodes de non-rétention des entreprises. La variation à l'arrêt de la rétention correspond à l'écart entre le chiffre d'affaires du dernier trimestre de rétention et celui du trimestre suivant.

Lecture : Sur la période 2019-2021, 50 % des entreprises retenant leur main-d'œuvre ont perdu au moins 0,4 % de leurs effectifs pendant leur rétention et 50 % des entreprises ne la retenant pas ont perdu au moins 0,5 % de leurs effectifs.

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie; DGFiP, déclarations TVA; Acoss, fichiers détail trimestriels Epure; calculs des auteurs
L'analyse de la distribution des variations d'effectifs montre quant à elle des écarts plus marqués entre les différentes périodes d'étude (graphique 10). Si les variations médianes d'effectif des entreprises en rétention sont proches de zéro, les effectifs des entreprises baissent pour un peu plus de la moitié des entreprises en rétention pendant les deux périodes de crise (51,8 % en 2008-2010 et 52,2 % en 2019-2021), et un peu moins de la moitié en 2013-2015 (48,9 %). En comparaison, les effectifs baissent davantage pour les entreprises susceptibles de retenir leur main-d'œuvre mais ne le faisant pas : au moins -6,3 % en 2008-2010 pour plus de la moitié d'entre elles, -1,1 % en 2013-2015 et -1,3 % en 2019-2021. Sur la période 2008-2010 en particulier, 75 % des entreprises industrielles ne retenant pas leur main-d'œuvre quand elles le pourraient connaissent une baisse d'effectifs. Ces baisses sont en net contraste avec celles de la crise sanitaire qui sont comparables aux baisses constatées pendant la période de référence malgré des variations de chiffre d'affaires bien plus négatives. La différence entre les évolutions d'effectifs pendant les deux crises résulte probablement de la gestion différente des crises : le fort élargissement de l'accès au dispositif d'activité partielle pendant la crise sanitaire a pu se traduire par de moindres diminutions des effectifs chez ces entreprises. En 2019-2021, les entreprises susceptibles de retenir leur main-d'œuvre mais étant classées hors rétention par notre indicateur préservaient donc peut-être tout de même une partie de leurs effectifs. La variation médiane des effectifs des entreprises n'était pas susceptibles de retenir leur main-d'œuvre est nulle pour l'ensemble des périodes et moins de la moitié d'entre elles connaît une baisse d'effectifs. La variation d'effectif médiane des entreprises arrêtant de retenir leur main d'œuvre est nulle en 2008-2010 et 2013-2015 et légèrement négative en 2019-2021. La distribution des variations d'effectifs des ces entreprises est de plus très proche de celle des entreprises en rétention lors de la crise sanitaire et pendant la période de référence.

Ainsi, les entreprises catégorisées comme retenant de la main d'œuvre par les enquêtes de conjoncture ne préservent souvent pas l'ensemble de leurs effectifs. Elles présentent toutefois nettement moins de baisses d'effectifs que les entreprises susceptibles de la retenir mais ne le faisant pas. Cet écart est en partie lié aux baisses d'effectif plus importantes connues par les entreprises ne retenant par leur main-d'œuvre, mais reste valide lorsque l'on contrôle du signe de la variation de chiffre d'affaires connue par l'entreprise (annexe A.5).

## 4 Limites

Les enquêtes de conjoncture auprès des entreprises industrielles offrent une information à la fois mensuelle et individuelle sur la situation des entreprises, permettant de décrire le phénomène de rétention de main-d'œuvre à un niveau très fin. La mesure qu'elles permettent est néanmoins imparfaite.

Tout d'abord, si les questions posées aux entreprises des différents pays européens reposent sur un socle commun, ces questions ne sont pas forcément communes à tous les secteurs. En particulier, la question portant sur le niveau des carnets de commandes, utilisée dans le calcul de notre indicateur, n'est pas présente, ni n'a d'équivalent, dans les questionnaires des autres secteurs. Pour cette raison, cette étude se concentre sur l'industrie et ne peut être étendue à l'ensemble de l'économie française.

Ensuite, une partie des questions utilisées dans la construction de l'indicateur de rétention portent sur des évolutions prévues par les entreprises, et non sur des évolutions observées. Cela pose d'autant plus problème que les périodes de crise, durant lesquelles la rétention augmente selon toutes les mesures, sont aussi potentiellement celles pendant lesquelles la visibilité des entreprises sur leur avenir se détériore. Depuis avril 2021, une question interroge les entreprises sur la facilité qu'elles éprouvent à prévoir l'évolution de leur situation économique. Le peu de périodes disponibles pour cette question limite son analyse. Entre avril et décembre 2021 il en ressort tout de même que les entreprises en rétention sont surreprésentées parmi les entreprises
ayant des difficultés à prévoir leur situation future, et inversement pour les entreprises ne retenant pas leur main-d'œuvre parmi celles n'ayant pas de difficultés à la prévoir (tableau 6).

<table><caption>TABLEAU 6 – Part d'entreprises en rétention en fonction des capacités de l'entreprise à prévoir sa situation future</caption><thead><tr><th rowspan="2">Rétention de main-d'œuvre</th><th colspan="5">Capacité à prévoir la situation future</th></tr><tr><th>Facile</th><th>Assez facile</th><th>Assez difficile</th><th>Difficile</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><th>Oui</th><td>6,7 %</td><td>8,9 %</td><td>16,8 %</td><td>24,7 %</td><td>15,8 %</td></tr><tr><th>Non</th><td>93,3 %</td><td>91,1 %</td><td>83,2 %</td><td>75,3 %</td><td>84,2 %</td></tr></tbody></table>

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie; calculs des auteurs

À l'écart potentiel entre les prévisions de l'entreprise et ses résultats réels s'ajoute une autre interrogation. Comme l'ont montré les résultats de la confrontation de l'indicateur aux données administratives, les entreprises en rétention connaissent en pratique souvent des baisses d'effectifs. Ces baisses sont certes moindres que celles des entreprises en difficulté ne retenant pas leur main-d'œuvre. La nuance entre entreprise retenant sa main-d'œuvre et entreprise s'en séparant se situe alors dans l'ampleur de la baisse, élément complètement absent des enquêtes de conjoncture. Ces enquêtes ayant pour objectif principal la constitution d'indices conjoncturels, elles ne demandent aux entreprises de renseigner que les tendances prévues (ou passées) sous la forme simplifiée de baisse, stabilité ou hausse. Il est donc impossible de différencier une "petite baisse" qui resterait dans le champ de la rétention de main-d'œuvre d'une "baisse significative" qui en sortirait. Il est de plus possible que certaines entreprises ajustent en partie pour ce manque de nuance en assimilant des petites évolutions à une stabilité, décalant encore la question de la différence entre stabilité, faible évolution et forte évolution.

Au-delà de l'identification des entreprises retenant ou non leur main-d'œuvre se pose également la question de quelle main-d'œuvre est retenue, particulièrement au vu de la grande part d'entreprises classées en rétention et baissant tout de même leurs effectifs. Afin de mieux comprendre ce comportement, il serait donc intéressant de comparer les évolutions non pas de l'ensemble des effectifs, mais des effectifs par type de poste et profil de salarié. Le fichier Epure utilisé pour décrire les évolutions des effectifs des entreprises n'offre pas un tel niveau de détail sur les effectifs. Ces évolutions pourraient être approchées en analysant les fichiers Postes ou Salariés issus de la Déclaration Sociale Nominative des Entreprises.

## Conclusion

En s'appuyant sur des travaux entamés à la Commission Européenne (HRISTOV et THUM-THYSEN, 2021a), cette étude propose un indicateur individuel et mensuel de la rétention de main-d'œuvre permettant l'étude de ce comportement depuis le milieu des années 2000. L'analyse de cet indicateur au niveau agrégé met en évidence l'importance de la rétention de main-d'œuvre dans l'industrie française et permet d'étudier l'évolution de sa dynamique au fil des mois, tant par sous-secteur industriel que par caractéristiques des entreprises. La comparaison de cet indicateur avec les réponses des entreprises aux autres questions de l'enquête de conjoncture permet en outre d'illustrer les liens entre les types de difficultés rencontrées par les entreprises et leur disposition à retenir leur main-d'œuvre.

Enfin, la confrontation des évolutions réelles du chiffre d'affaires et des effectifs des entreprises à leur catégorisation par l'indicateur de rétention montre que la majorité des entreprises classées en rétention diminuent tout de même leurs effectifs. Ce résultat peut sembler surprenant de prime abord, mais la comparaison de ces baisses à celles connues par les entreprises ne retenant pas leur main-d'œuvre alors qu'elles sont susceptibles de le faire montre que ces dernières baissent leurs effectifs davantage. Ainsi, si les entreprises retenant leur main-d'œuvre ne conservent pas
nécessairement toute leur main-d'œuvre, elles la préservent bien en partie.

Une piste pour mieux comprendre le comportement de rétention pourrait alors être d'étudier la composition des effectifs des entreprises retenant ou non leur main-d'œuvre, et la façon dont cette composition évolue en situation de crise. En effet, si cette étude montre que les entreprises retenant leur main-d'œuvre ne la retiennent pas intégralement, elle appelle à documenter quels types de postes et de salariés sont retenus par les entreprises et lesquels ne le sont pas.
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HRISTOV, A. & THUM-THYSEN, A. (2021b). Accounting for labour hoarding in the estimation of output gaps and potential output: Making the case for a pan-EU roll-out of a firm-level EU-Business Survey based indicator. *Note for the attention of the OGWG*.

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WEBSTER, A., KHORANA, S. & PASTORE, F. (2021). *The Labour Market Impact of Covid-19: Early Evidence for a Sample of Enterprises from Southern Europe* (T. 815). Global Labor Organization (GLO).
# A Annexes

## A.1 Comparaison des indicateurs par secteur A17

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 11 – Comparaison des parts d'entreprises du secteur agro-alimentaires en rétention, pondérées par l'emploi</figcaption></figure>

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie; calculs des auteurs

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 12 – Comparaison des parts d'entreprises du secteur des biens d'équipement en rétention, pondéré par l'emploi</figcaption></figure>

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie; calculs des auteurs
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 13 – Comparaison des parts d'entreprises du secteur matériels de transport en rétention, pondéré par l'emploi</figcaption></figure>

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie ; calculs des auteurs

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 14 – Comparaison des parts d'entreprises du secteur "autres industries" en rétention, pondéré par l'emploi</figcaption></figure>

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie ; calculs des auteurs
## A.2 Analyse de l'indicateur par taille...

### A.2.1 ... en contrôlant du nombre de mois d'enquête

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 15 – Distribution des effectifs des entreprises par fréquence de rétention en fonction de leur nombre de réponses à l'enquête</figcaption></figure>

Note : Les entreprises sont séparées en fonction des quantiles de nombres de réponses données à l'enquêtes.
Les entreprises ne faisant jamais de rétention représentent 20 % de l'échantillon. Les autres catégories correspondent aux quantiles de fréquence de rétention, c'est-à-dire part de mois où l'entreprise fait de la rétention, pour les entreprises retenant leur main d'œuvre au moins une fois. Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie ; calculs des auteurs

Les entreprises répondant à l'enquête le moins souvent sont plus petites que les autres, et à l'inverse celles y répondant le plus de fois sont nettement plus grandes. Cependant, au sein de chaque quantile de nombre de réponses à l'enquête, on retrouve bien la même distribution des effectifs par fréquence de rétention : les entreprises ne retenant jamais leur main-d'œuvre et celles la retenant le plus souvent sont généralement plus petites que les autres, et celles la retenant peu sont plus grandes.
### A.2.2 ... en contrôlant la période d'enquête

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 16 – Distribution des effectifs des entreprises par fréquence de rétention en fonction de la période d'enquête</figcaption></figure>

Note : Les entreprises sont séparées en fonction des périodes de rétention identifiées au paragraphe 3.1.
Les entreprises ne faisant jamais de rétention représentent 20 % de l'échantillon. Les autres catégories correspondent aux quantiles de fréquence de rétention, c'est-à-dire part de mois où l'entreprise fait de la rétention, pour les entreprises retenant leur main d'œuvre au moins une fois sur chaque période. Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie ; calculs des auteurs

Les quantiles de fréquence de rétention varient selon les périodes de rétention identifiées. Pour l'ensemble des périodes, les entreprises retenant leur main-d'œuvre le plus souvent sont plus petites que les autres, et celles la retenant le moins souvent sont les plus grandes. Les entreprises ne retenant jamais leur main-d'œuvre sont les plus petites sur la période sur la période 2012-2019. Sur les autres périodes, ces entreprises sont soit parmi les plus petites, soit de taille intermédiaire.

## A.3 Questions de l'enquête de conjoncture dans l'industrie utilisées dans l'analyse

### Questions relatives à la main-d'œuvre :

- Eprouvez-vous actuellement des difficultés de recrutement ?

- Oui

- Non

- Actuellement, au regard de votre niveau d'activité, vos effectifs vous paraissent-ils :

- relativement élevés

- adaptés

- insuffisants

Note : Cette question faisait partie d'une série de questions visant à évaluer les répercussions de la crise sanitaire sur la productivité des entreprises. Ce bloc a été ajouté à l'enquête pendant un an, entre octobre 2020 et octobre 2021, et seulement une fois par trimestre.
## Questions sur votre capacité de production :

- Etes-vous actuellement empêché(e) de développer votre production comme vous le souhaiteriez en raison :

- d'une demande insuffisante ?

- de l'insuffisance de votre équipement ou de votre matériel ?

- de l'insuffisance d'un personnel que vous avez des difficultés à accroître ?

- de contraintes financières ?

- de difficultés d'approvisionnement ?

- d'autres facteurs ?

Note : Les entreprises ont la possibilité de préciser ces autres facteurs, mais cette précision n'est pas prise en compte dans cette étude.

- sans object (vous êtes actuellement en mesure de développer votre production comme vous le souhaitez).

- Si vous receviez plus de commandes, pourriez-vous produire davantage, avec vos moyens actuels ?

- Oui

- Non

- Quel pourrait-être, environ, l'accroissement de votre production avec le matériel dont vous disposez et sans que vous ayez besoin d'embaucher du personnel supplémentaire ?

- [ ] %

## Facilité à prévoir l'évolution de la situation de votre entreprise :

- Dans l'ensemble, l'évolution future de la situation de votre entreprise est actuellement :

- facile à prévoir

- assez facile à prévoir

- assez difficile à prévoir

- difficile à prévoir

Note : Cette question a été ajoutée au questionnaire en avril 2021, elle ne peut donc être exploitée que sur quelques mois.

## A.4 Calcul du chiffre d'affaires à l'aide des déclarations TVA

La formule d'estimation du chiffre d'affaires à partir des données de déclaration de la Taxe sur la Valeur Ajoutée est la suivante :

$$CA_{i,t} = (BI_{i,t} - AA_{i,t} - AOI_{i,t} + AONI_{i,t}) + (UE_{i,t} + HUE_{i,t})$$
<table><caption>TABLEAU 7 – Dictionnaire des variables issues des déclarations de TVA</caption><tr><td>7*Base imposable hors taxe France (BI)</td><td>Opérations réalisées: En France à taux normal 20 %<br/>+ en France métropolitaine à taux réduit 5,5 %<br/>+ en France métropolitaine à taux réduit 10 %<br/>+ dans les DOM à taux normal 8,5 %<br/>+ dans les DOM à taux réduit 2,1 %<br/>+ Anciens taux<br/>+ Opérations imposables à un taux particulier</td></tr><tr><td>6*Achats autoliquidés (AA)</td><td>Achats de prestations de services intracommunautaires<br/>+ Importations<br/>+ Acquisitions intracommunautaires<br/>+ Livraisons d'électricité, de gaz naturel, de chaleur ou de froid imposables en France<br/>+ Achats de biens ou de prestations de services réalisés auprès d'un assujetti non établi en France</td></tr><tr><td>1*Autres opérations imposables (AOI)</td><td>Autres opérations imposables</td></tr><tr><td>1*Autres opérations non-imposables (AONI)</td><td>Autres opérations non-imposables</td></tr><tr><td>2*Exportations vers l'Union Européenne (UE)</td><td>Livraisons intracommunautaires à destination d'une personne assujettie<br/>- Ventes BtoB<br/>+ Livraisons d'électricité, de gaz naturel, de chaleur ou de froid non imposables en France</td></tr><tr><td>1*Exportations hors de l'Union Européenne (HUE)</td><td>Exportation hors UE</td></tr></table>
## A.5 Distribution des variations d'effectifs en fonction de la variation de chiffre d'affaires

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 17 – Distribution des variations d'effectifs des entreprises selon leur comportement de rétention en fonction de la variation de chiffre d'affaires</figcaption></figure>

Note : Chaque ligne représente la ventilation des variations de chiffres d'affaires pour chaque comportement de rétention et période d'étude via une boîte à moustaches. Les différents segments des boîtes distinguent les quantiles à 25 %, 50 % (médiane) et 75 %. Les extrémités (moustaches) représentent la valeur des quantiles à 5 % et 95 %.

Les données étant trimestrielles, la variation pendant la rétention correspond à l'écart en pourcentage entre le chiffre d'affaires du trimestre précédant le début de rétention et celui du dernier trimestre de rétention. De même pour les variations hors rétention, sur les périodes de non-rétention des entreprises. La variation à l'arrêt de la rétention correspond à l'écart entre le chiffre d'affaires du dernier trimestre de rétention et celui du trimestre suivant.

Lecture : Sur la période 2019-2021, parmi les entreprises connaissant une baisse de chiffre d'affaires, 50 % des entreprises retenant leur main-d'œuvre ont perdu au moins 0,5 % de leurs effectifs pendant leur rétention et 50 % des entreprises sortant d'une période de rétention ont perdu au moins 0,3 % de leurs effectifs.

Source : Insee, Enquête mensuelle de conjoncture dans l'industrie; DGFiP, déclarations TVA; Acoss, fichiers détail trimestriels Epure; calculs des auteurs
<table>
  <tr>
    <td>G 9607</td>
    <td>N. GREENAN - D. GUELLEC</td>
    <td>La théorie coopérative de la firme</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9608</td>
    <td>N. GREENAN - D. GUELLEC</td>
    <td>Technological innovation and employment reallocation</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9609</td>
    <td>Ph. COUR - F. RUPPRECHT</td>
    <td>Ph. COUR - F. RUPPRECHT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9610</td>
    <td>S. DUCHENE - G. FORGEOT - A. JACQUOT</td>
    <td>Ph. COUR - F. RUPPRECHT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9611</td>
    <td>X. BONNET - S. MAHFOUZ</td>
    <td>Analyse des évolutions récentes de la productivité apparente du travail</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9612</td>
    <td>PH. COUR - E. DUBOIS, S. MAHFOUZ, J. PISANI-FERRY</td>
    <td>The cost of fiscal retrenchment revisited: how strong is the evidence?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9613</td>
    <td>A. JACQUOT</td>
    <td>A. JACQUOT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9614</td>
    <td>ZHANG Yingxiang - SONG Xueqing</td>
    <td>Les flexions des taux d'activité sont-elles seulement conjoncturelles?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9704</td>
    <td>M. HOUEDBINE - A. TOPIOL-BENSAID</td>
    <td>Train or Pay: Does it Reduce Inequalities to Encourage Firms to Train their Workers?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9705</td>
    <td>M. HOUEDBINE - A. TOPIOL-BENSAID</td>
    <td>An Econometric Analysis at the Firm Level</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9706</td>
    <td>M. HOUEDBINE - A. TOPIOL-BENSAID</td>
    <td>Les entreprises internationales en France : une analyse à partir de données individuelles</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9707</td>
    <td>M. HOUEDBINE</td>
    <td>Polarisation des activités et spécialisation des départements en France</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9708</td>
    <td>E. DUGUET - N. GREENAN</td>
    <td>Le biais technologique : une analyse sur données individuelles</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9709</td>
    <td>J.L. BRILLET</td>
    <td>Analyzing a small French ECM Model</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9710</td>
    <td>J.L. BRILLET</td>
    <td>Formalizing the transition process: scenarios for capital accumulation</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9711</td>
    <td>G. FORGEOT - J. GAUTIÉ</td>
    <td>Insertion professionnelle des jeunes et processus de déclassement</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9712</td>
    <td>E. DUBOIS</td>
    <td>High Real Interest Rates: The Consequences of a Saving Investment Disequilibrium or of an insufficient Credibility of Monetary Authorities?</td>
  </tr>
</table>

<table>
  <tr>
    <td>G 9713</td>
    <td>Bilan des activités de la Direction des Études et Synthèses Économiques - 1996</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9714</td>
    <td>F. LEQUILLER</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9715</td>
    <td>Does the French Consumer Price Index Over-state Inflation?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9716</td>
    <td>X. BONNET</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9717</td>
    <td>Peut-on mettre en évidence les rigidités à la baisse des salaires nominaires ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9718</td>
    <td>Une étude sur quelques grands pays de l'OCDE</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9719</td>
    <td>N. IUNG - F. RUPPRECHT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9720</td>
    <td>Productivité de la recherche et rendements d'échelle dans le secteur pharmaceutique français</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9721</td>
    <td>E. DUGUET - I. KABLA</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9722</td>
    <td>Appropriation strategy and the motivations to use the patent system in France - An econometric analysis at the firm level</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9723</td>
    <td>P. PELÉ - P. RALLE</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9724</td>
    <td>ZHANG Yingxiang - SONG Xueqing</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9725</td>
    <td>Lexique macroéconomique français-chinois, chinois-français</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9726</td>
    <td>M. HOUEDBINE - J.L. SCHNEIDER</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9727</td>
    <td>Meduser l'influence sur la fiscalité sur la localisation des entreprises</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9728</td>
    <td>A. MOUROUGANE</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9729</td>
    <td>Credibilité, indépendance et politique monétaire</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9730</td>
    <td>Une revue de la littérature</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9731</td>
    <td>P. AUGERAUD - L. BRIOT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9732</td>
    <td>Les données comptables d'entreprises</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9733</td>
    <td>Le système intermédiaire d'entreprises</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9734</td>
    <td>Passage des données individuelles aux données sectorielles</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9735</td>
    <td>P. AUGERAUD - J.E. CHAPRON</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9736</td>
    <td>Using Business Accounts for Compiling National Accounts: the French Experience</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9737</td>
    <td>P. AUGERAUD</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9738</td>
    <td>Les comptes d'entreprise par activités - Le passage aux comptes - De la comptabilité d'entreprise à la comptabilité nationale - A paraître</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9739</td>
    <td>H. MICHAUDON - C. PRIGENT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9740</td>
    <td>P. ACCARDO</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9741</td>
    <td>Présentation du modèle AMADEUS</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9742</td>
    <td>P. AUGERAUD - C. CHAPRON</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9743</td>
    <td>Using Business Accounts for Compiling National Accounts: the French Experience</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9744</td>
    <td>P. AUGERAUD</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9745</td>
    <td>Les comptes d'entreprise par activités - Le passage aux comptes - De la comptabilité d'entreprise à la comptabilité nationale - A paraître</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9746</td>
    <td>A. MICHAUDON - C. PRIGENT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9747</td>
    <td>P. ACCARDO</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9748</td>
    <td>Une étude de comptabilité générale pour la France en 1996</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9749</td>
    <td>X. BONNET - S. DUCHÈNE</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9750</td>
    <td>Apports et limites de la modélisation « Real Business Cycles »</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9751</td>
    <td>C. BARLET - C. DUGUET - D. ENCAOUA - J. PRADEL</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9752</td>
    <td>The Commercial Success of Innovations</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9753</td>
    <td>An econometric analysis at the firm level in French manufacturing</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9754</td>
    <td>P. CAHUC - Ch. GIANELLA - D. GOUX - A. ZILBERBERG</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9755</td>
    <td>Equalizing Wage Differences and Bargaining Power - Evidence form a Panel of French Firms</td>
  </tr>
</table>

<table>
  <tr>
    <td>G 9806</td>
    <td>J. ACCARDO - M. JLASSI</td>
    <td>La productivité globale des facteurs entre 1975 et 1996</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9807</td>
    <td>Bilan des activités de la Direction des Études et Synthèses Économiques - 1997</td>
    <td></td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9808</td>
    <td>A. MOUROUGANE</td>
    <td>Can a Conservative Governor Conduct an Commodity Monetary Policy?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9809</td>
    <td>X. BONNET - E. DUBOIS - L. FALVET</td>
    <td>Asymétrie des inflations relatives et menus costs - tests sur l'inflation française</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9810</td>
    <td>E. DUGUET - N. IUNG</td>
    <td>Sales and Advertising with Spillovers at the firm level: Estimation of a Dynamic Structural Model on Panel Data</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9811</td>
    <td>J.P. BERTHIER</td>
    <td>Congestion urbaine : un modèle de trafic de pointe à courbe débit-vitesse et demande élastique</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9812</td>
    <td>C. PRIGENT</td>
    <td>La part des salaires dans la valeur ajoutée : une approche macroéconomique</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9813</td>
    <td>A.Th. AERTS</td>
    <td>L'évolution de la part des salaires dans la valeur ajoutée en France refiletée-telle les evolutions individuelles sur la période 1979-1994 ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9814</td>
    <td>B. SALANIE</td>
    <td>Guide pratique des séries non-stationnaires</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9901</td>
    <td>S. DUCHÈNE - A. JACQUOT</td>
    <td>Une croissance plus riche en emplois depuis le début de la dédenne ? Une analyse en comparaison internationale</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9902</td>
    <td>Ch. COLIN</td>
    <td>Modélisation des carrières dans Destinie</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9903</td>
    <td>Ch. COLIN</td>
    <td>Évolution de la dispersion des salaires : un essai de prospective par microsimulation</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9904</td>
    <td>B. CREPON - N. IUNG</td>
    <td>Innovation, emploi et performances</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9905</td>
    <td>B. CREPON - Ch. GIANELLA</td>
    <td>B. CREPON - Ch. GIANELLA - 1969-1992</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9906</td>
    <td>C. BONNET - R. MAHIEU</td>
    <td>An application of quantile regression techniques</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9907</td>
    <td>C. BONNET - R. MAHIEU</td>
    <td>Microsimulation techniques applied to intergenerational transfers - Pensions in a dynamic framework: the case of France</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9908</td>
    <td>F. ROSENWALD</td>
    <td>L'impact des contraintes financières dans la décision d'investissement</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9909</td>
    <td>J.P. ZOYEM</td>
    <td>Contrat d'insertion et sortie du RMI</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9910</td>
    <td>Ch. COLIN - F. LEGROS - R. MAHIEU</td>
    <td>Evaluation des effets d'une politique sociale</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9911</td>
    <td>G. LAROQUE - B. SALANIE</td>
    <td>Une décomposition du non-emploi en France</td>
  </tr>
</table>

<table>
  <tr>
    <td>G 9912</td>
    <td>B. SALANIÉ</td>
    <td>Une maquette analytique de long terme du marché du travail</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9912 BIs</td>
    <td>Ch. GIANELLA</td>
    <td>Une estimation de l'élasticité de l'emploi peu qualifié à son coût</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9913</td>
    <td>Division « Redistribution et Politiques Sociales »</td>
    <td>Le modèle de microsimulation dynamique DESTINE</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9914</td>
    <td>E. DUGUET</td>
    <td>Macro-commandes SAS pour l'économie des panels et des variables qualitatives</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9915</td>
    <td>R. DUHAUTOIS</td>
    <td>Évolution des flux d'emplois en France entre 1990 et 1996 : une étude empirique à partir du fichier des bénéfices réels normaux (BRN)</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9916</td>
    <td>J.Y. FOURNIER</td>
    <td>Extraction du cycle des affaires : la méthode de Baxter et King</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9917</td>
    <td>B. CRÉPON - R. DESPLATZ - J. MAIRESSÉ</td>
    <td>Estimating price cost margins, scale economies and workers' bargaining power at the firm level</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9918</td>
    <td>Ch. GIANELLA - Ph. LAGARDE</td>
    <td>Productivity of hours in the aggregate production function: an evaluation on a panel of French firms from the manufacturing sector</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9919</td>
    <td>S. AUDRIC - P. GIVORD - C. PROST</td>
    <td>Évolution de l'emploi et des coûts par qualification entre 1982 et 1996</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 2000/01</td>
    <td>R. MAHIEU</td>
    <td>Les déterminants des dépenses de santé : une approche macroéconomique</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 2000/02</td>
    <td>C. ALLARD-PRIGENT - H. GUILMEAU - A. QUINET</td>
    <td>The real exchange rate as the relative price of nontrables in terms of tradables: theoretical investigation and empirical study on French data</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 2000/03</td>
    <td>J.-Y. FOURNIER</td>
    <td>L'approximation du titre passe-bande proposée par Christiano et Fitzgerald</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 2000/04</td>
    <td>B. CREPON - F. ROSENWALD</td>
    <td>Investissement et contraintes de financement : le poids du cycle</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 2000/05</td>
    <td>Bilan des activités de la DESE - 1999</td>
    <td>Une estimation sur données françaises</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 2000/06</td>
    <td>A. FLIPO</td>
    <td>Les comportements matrimoniaux de fait</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 2000/07</td>
    <td>R. MAHIEU - B. SÉDILLOT</td>
    <td>Microsimulations of the retirement decision: a supply side approach</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 2000/08</td>
    <td>C. AUDENIS - C. PROST</td>
    <td>Déficit conjointuel : une prise en compte des conjonctures passées</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 2000/09</td>
    <td>R. MAHIEU - B. SÉDILLOT</td>
    <td>Équivalent patrimonial de la rente et souscription de retraite complémentaire</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 2000/10</td>
    <td>R. DUHAUTOIS</td>
    <td>Ralentissement de l'investissement : petites ou grandes entreprises ? industrie ou tertière ?</td>
  </tr>
</table>
v

G 2000/11 G. LAROQUE - B. SALANIÉ
Temps partiel féminin et incitations financières à l'emploi

G2000/12 Ch. GIANELLA
Local unemployment and wages

G2000/13 B. CREPON - Th. HECKEL
- Informalisation in France : une évaluation à partir de données individuelles
- Computerization in France : an evaluation based on individual company data

G2001/01 F. LEQUILLER
- La nouvelle économie et la mesure de la croissance du PIB
- The new economy and the measure of GDP growth

G2001/02 S. AUDRIC
La reprise de la croissance de l'emploi profite-t-elle aussi aux non-diplômés ?

G2001/03 I. BRAUN-LEMAIRE
Évolution et répartition du surplus de productivité

G2001/04 A. BEAUDU - Th. HECKEL
Le canal du crédit fonctionne-t-il en Europe ? Une étude de l'ethroégalité des comportements d'investissement à partir de données de bilan agrégées

G2001/05 C. AUDENS - P. BISCOURP - N. FOURCADE - O. LOISEL
Testing the augmented Solow growth model: An empirical reassessment using panel data

G2001/06 R. MAHIEU - B. SÉDILLOT
Départ à la retraite, irréversibilité et incertitude

G2001/07 Bilan des activités de la DESE - 2000

G2001/08 J. Ph. GAUDEMET
Les dispositifs d'acquisition à titre facultatif d'annulés viagériens de retraite

G2001/09 B. CREPON - Ch. GIANELLA
Fiscalité, coût d'usage du capital et demande de facteurs, une analyse sur données individuelles

G2001/10 B. CREPON - R. DESPLATZ
Évaluation des effets des dispositifs d'allègements

G2001/11 J.-Y. FOURNIER
Comparaison des salaires des secteurs public et privé

G2001/12 J.-P. BERTHIER - C. JAULENT
R. CONVÈNEVOLE - S. PISANI
Une méthodologie de comparaison entre consommations intermédiaires de source fiscale et de comptabilité nationale

G2001/13 P. BISCOURP - Ch. GIANELLA
Substitution and complementarity between capital, skilled and less skilled workers: an analysis at the firm level in the French manufacturing industry

G2001/14 I. ROBERT-BOBEE
Modeling demographic behaviours in the French microsimulation model Destinie: An analysis of future change in completed fertility

G2001/15 J.-P. ZOYEM
Diagnostic sur la pauvreté et calendrier de revenus : le cas du "Panel européen des ménages »

G2001/16 J.-Y. FOURNIER - P. GIVORD
La réduction des taux d'activité aux âges extrêmes, une spécificité française ?

G2001/17 C. AUDENS - P. BISCOURP - N. RIEDINGER
- Existe-t-il uneasy metrie dans la transmission du prix du brut aux prix des carburants ?

G2001/01 F. MAGNIER - J.-L. TAVERNIER - D. THESMAR
Les statistiques internationales de PIB par habitant en standard de pouvoir d'achat : une analyse des résultats

G2002/01 Bilan des activités de la DESE - 2001

G2002/02 B. SÉDILLOT - E. WALRAET
La cessation d'activité au sein des couples : y a-t-il interdépendance des choix ?

G2002/03 B. SÉDILLOT - E. WALRAET
La cessation d'activité au sein des couples : y a-t-il interdépendance des choix ?

G2002/04 G. BRILHALLT
- Rétrogradation des séries de FBCF et calcul du capital fixe en SEC-95 dans les comptes nationaux français

- Retroposition of the investment series (GFCF) and estimation of fixed capital stocks on the ESA-95 basis for the French balance sheets

G2002/05 P. BISCOURP - B. CRÉPON - T. HECKEL - N. RIEDINGER
How do firms respond to cheaper computers? Microeconomic evidence for France based on a production function approach

G2002/06 C. AUDENS - J. DEROYON - N. FOURCADE
L'impact des nouvelles technologies de l'information et de la communication sur l'économie française - un bouclage macro-économique

G2002/07 J. BARDAJI - B. SÉDILLOT - E. WALRAET
Évaluation de trois réformes du Régime Général d'assurance viellieuse à l'aide du modèle de microsimulation DESTINIE

G2002/08 J.-P. BERTHIER
Réflexions sur les différentes notions de volume dans les comptes nationaux : comptes aux prix d'une année fixe ou aux prix de l'année précédente, séries chaînées

G2002/09 F. HILD
Les soldes d'opinion résumés au mieux les réponses des entreprises aux enquêtes de conjoncture ?

G2002/10 I. ROBERT-BOBÉE
Les comportements démographiques dans le modèle de microsimulation Destinie - Une comparaison des estimations issues des enquêtes Jeunes et Carrières 1997 et Histoire Familière 1999

G2002/11 J.-P. ZOYEM
La dynamique des bas revenus : une analyse des entrées-sorties de pauvreté

G2002/12 F. HILD
Previsions d'inflation pour la France

G2002/13 M. LECLAIR
Réduction du temps de travail et tensions sur les facteurs de production

G2002/14 E. WALRAET - A. VINCENT
- Analyse de la redistribution intragénérationnelle dans le système de retraite des salarés du privé

G2002/15 P. CHONE - D. LE BLANC - I. ROBERT-BOBEE
Offre de travail féminine et garde des jeunes enfants

G2002/16 F. MAUREL - S. GREGOIR
Les indices de compétitivité des pays : interprétation et limites

G2003/01 N. RIEDINGER - E. HAUVY
Le coût de dépollution atmosphérique pour les entreprises françaises : Une estimation à partir de données individuelles

G2003/02 P. BISCOURP et F. KRAMARZ
Création d'emplois, destruction d'emplois et internationalisation des entreprises industrielles françaises : une analyse sur la période 1986-1992

G2003/03 Bilan des activités de la DESE - 2002

G2003/04 P.-O. BEFFY - J. DEROYON - N. FOURCADE - S. GREGOIR - N. LAIB - B. MONFORT
Évolutions macroéconomique et croissance : une projection macro-économique à l'horizon 2020

G2003/05 P. AUBERT
La situation des salarés de plus de cinquante ans dans le secteur privé

G2003/06 P. AUBERT - B. CRÉPON
Age, salaire et productivité
La productivité des salarés décline-t-elle en fin de barrière ?

G2003/07 H. BARON - P.O. BEFFY - N. FOURCADE - R. MAHIEU
Le ralentissement de la productivité du travail au cours des années 1990

G2003/08 P.-O. BEFFY - B. MONFORT
Patrimoine des menages, dynamique d'allocation et comportement de consommation

G2003/09 P. BISCOURP - N. FOURCADE
Peut-on mettre en evidence l'existence de rigidités à la baisse des salaires à partir de données individuelles ? Le cas de la France à la fin des années 90

G2003/10 M. LECLAIR - P. PETIT
Présence syndicale dans les firmes : quel impact sur les inégalités salariales entre les hommes et les femmes ?

G2003/11 P.-O. BEFFY - X. BONNET - M. DARRACQ-PARIES - B. MONFORT
Mise et réalisation des emplois instables dans l'industrie

G2003/10 M. LECLAIR - P. PETIT
Présence syndicale dans les firmes : quel impact sur les inégalités salariales entre les hommes et les femmes ?

G2003/11 P. AUBERT - M. LECLAIR
La compétitivité exprimée dans les enquêtes trimestrielles sur la situation et les perspectives dans l'industrie

G2004/01 P. AUBERT - M. LECLAIR
La compétitivité exprimée dans les enquêtes trimestrielles sur la situation et les perspectives dans l'industrie

G2004/02 M. DUEE - C. REBILLARD
La dépendance des personnes âgées : une projection à long terme

G2005/02 S. RASPILLER - N. RIEDINGER
Régulation environnementale et choix de localisation des groupes français

G2004/03 E. WALRAET - A. VINCENT
- Analyse de la redistribution intragénérationnelle dans le système de retraite des salarés du privé

G2002/15 P. CHONE - D. LE BLANC - I. ROBERT-BOBEE
Offre de travail féminine et garde des jeunes enfants

G2002/16 F. MAUREL - S. GREGOIR
Les indices de compétitivité des pays : interprétation et limites

G2003/01 N. RIEDINGER - E. HAUVY
Le coût de dépollution atmosphérique pour les entreprises françaises : Une estimation à partir de données individuelles

G2003/02 P. BISCOURP et F. KRAMARZ
Création d'emplois, destruction d'emplois et internationalisation des entreprises industrielles françaises : une analyse sur la période 1986-1992

G2003/03 Bilan des activités de la DESE - 2002

G2003/04 P. BISCOURP - N. FOURCADE
Création d'emplois, destruction d'emplois et internationalisation des entreprises industrielles françaises : une analyse sur la période 1986-1992

G2003/05 P. AUBERT
La situation des salarés de plus de cinquante ans dans le secteur privé

G2003/06 P. AUBERT - B. CRÉPON
Age, salaire et productivité
La productivité des salarés décline-t-elle en fin de barrière ?

G2003/07 H. BARON - P.O. BEFFY - N. FOURCADE - R. MAHIEU
Le ralentissement de la productivité du travail au cours des années 1990

G2003/08 P. BEFFY - B. MONFORT
Patrimoine des menages, dynamique d'allocation et comportement de consommation

G2003/09 P. BISCOURP - N. FOURCADE
Peut-on mettre en evidence l'existence de rigidités à la baisse des salaires à partir de données individuelles ? Le cas de la France à la fin des années 90

G2003/10 M. LECLAIR - P. PETIT
Présence syndicale dans les firmes : quel impact sur les inégalités salariales entre les hommes et les femmes ?

G2003/11 P. AUBERT - B. MONFORT
Patrimoine des menages, dynamique d'allocation et comportement de consommation

G2003/10 M. LECLAIR - P. PETIT
Présence syndicale dans les firmes : quel impact sur les inégalités salariales entre les hommes et les femmes ?

G2003/11 P. AUBERT - B. MONFORT
Patrimoine des menages, dynamique d'allocation et comportement de consommation

G2003/12 P. BEFFY - X. BONNET - M. DARRACQ-MZE : a small macro-model for the euro area

G2004/01 P. AUBERT - M. LECLAIR
La compétitivité exprimée dans les enquêtes trimestrielles sur la situation et les perspectives dans l'industrie

G2004/02 M. DUEE - C. REBILLARD
La dépendance des personnes âgées : une projection à long terme

G2005/02 S. RASPILLER - N. RIEDINGER
Régulation environnementale et choix de localisation des groupes français

G2005/03 E. WALRAET - A. VINCENT
- Analyse de la redistribution intragénérationnelle dans le système de retraite des salarés du privé

G2004/04 A. NABOULET - S. RASPILLER
Les déterminants de la décision d'investir : une approche par les perceptions subjectives des firmes

G2004/05 N. RAGACHE
La déclaration des enfants par les couples non marés est-elle fiscalement optimale ?

G2004/06 M. DUÈE
L'impact du chômage des parents sur le devenir scolaire des enfants

G2004/07 P. AUBERT - E. CAROLI - M. ROGER
New Technologies, Workplace Organisation and the Age Structure of the Workforce: Firm-Level Evidence

G2004/08 E. DUGUET - C. LELARGE
Les brevets accroissent-ils les incitats privées à innover ? Un examen microéconométrique

G2004/09 S. RASPILLER - P. SILLARD
Affiliating versus Subcontracting: the Case of Multinational

G2004/10 G. BOISSINOT - S. ANGEVIN - B. MONFORT
Public Debt Sustainability: Some Results on the French Case

G2004/11 S. ANANIAN - P. AUBERT
Travailleurs âgés, nouvelles technologies et changements organisatoires, un réexamen à partir de l'enquête « REPONSE »

G2004/12 X. BONNET - H. PONCET
Structures de revenus et propensions différentes à consommer - Vers une équation de consommation des ménages plus robuste en prévision pour la France

G2004/13 C. PICART
Évaluer la rentabilité des sociétés non financières

G2004/14 J. BARDAJI - B. SÉDILLOT - E. WALRAET
Les retraites du secteur public: projections à l'horizon 2040 à l'aide du modèle de microsimulation DESTINIE

G2005/01 S. BUFFETEAU - P. GODEFROY
Conditions de départ en retraite selon l'âge de fin d'études : analyse prospective pour les générations 1945-à1974

G2005/02 C. AFSA - S. BUFFETEAU
L'évolution de l'activité féminine en France : une approche par pseudo-panel

G2005/03 P. AUBERT - P. SILLARD
Délocalisations et réductions d'effectifs dans l'industrie française

G2005/04 M. LECLAIR - S. ROUX
Mesure et utilisation des emplois instables dans les entreprises

G2005/05 C. L'ANGEVIN - S. SERRAVALLE
Performances à l'exportation de la France et de l'Allemagne - Une analyse par secteur et destination géographique

G2005/06 Bilan des activités de la Direction des Études et Synthèses Economiques - 2004

G2005/07 S. RASPILLER
La concurrence fiscale : principaux enseignements de l'analyse économique

vi
<table><tr><td>G2005/08</td><td>C. L'ANGEVIN - N. LAÎB<br/>Éducation et croissance en France et dans un panel de 21 pays de l'OCDE</td></tr><tr><td>G2005/09</td><td>N. FERRARI<br/>Prévoir l'investissement des entreprises<br/>Un indicateur des révisions dans l'enquête de conjoncture sur les investissements dans l'industrie.</td></tr><tr><td>G2005/10</td><td>P.-O. BEFFY - C. L'ANGEVIN<br/>Chômage et boucle prix-salaires : apport d'un modèle « qualifiés/peu qualifiés »</td></tr><tr><td>G2005/11</td><td>B. HEITZ<br/>A two-states Markov-switching model of inflation in France and the USA: credible target VS inflation spiral</td></tr><tr><td>G2005/12</td><td>O. BIAU - H. ERKEL-ROUSSE - N. FERRARI<br/>Réponses individuelles aux enquêtes de conjoncture et prévision macroéconomiques : Exemple de la prévision de la production manufacturière</td></tr><tr><td>G2005/13</td><td>P. AUBERT - D. BLANCHET - D. BLAU<br/>The labour market after age 50: some elements of a Franco-American comparison</td></tr><tr><td>G2005/14</td><td>D. BLANCHET - T. DEBRAND - P. DOUGRON - P. POLLET<br/>L'enquête SHARE : présentation et premiers résultats de l'édition française</td></tr><tr><td>G2005/15</td><td>M. DUÉE<br/>La modélisation des comportements démographiques dans le modèle de microsimulation DESTINIE</td></tr><tr><td>G2005/16</td><td>H. RAOUI - S. ROUX<br/>Étude de simulation sur la participation versée aux salariés par les entreprises</td></tr><tr><td>G2006/01</td><td>C. BONNET - S. BUFFETEAU - P. GODDEFROY<br/>Disparités de retraite de droit direct entre hommes et femmes : quelles évolutions ?</td></tr><tr><td>G2006/02</td><td>C. PICART<br/>Les gazelles en France</td></tr><tr><td>G2006/03</td><td>P. AUBERT - B. CRÉPON - P. ZAMORA<br/>Le rendement apparent de la formation continue dans les entreprises : effets sur la productivité et les salaires</td></tr><tr><td>G2006/04</td><td>J.-F. OUVRARD - R. RATHELOT<br/>Demographic change and unemployment: what do macroeconomic models predict?</td></tr><tr><td>G2006/05</td><td>D. BLANCHET - J.-F. OUVRARD<br/>Indicateurs d'engagements implicites des systèmes de retraite : chiffrages, propriétés analytiques et réactions à des chocs démographiques types</td></tr><tr><td>G2006/06</td><td>G. BIAU - O. BIAU - L. ROLVIERE<br/>Nonparametric Forecasting of the Manufacturing Output Growth with Firm-level Survey Data</td></tr><tr><td>G2006/07</td><td>C. AFSA - P. GIVORD<br/>Le rôle des conditions de travail dans les absences pour maladie</td></tr><tr><td>G2006/08</td><td>P. SILLARD - C. L'ANGEVIN - S. SERRAVALLE<br/>Performances comparées à l'exportation de la France et de ses principaux partenaires<br/>Une analyse structurelle sur 12 ans</td></tr></table>

<table><tr><td>G2006/09</td><td>X. BOUTIN - S. QUANTIN<br/>Une méthodologie d'évaluation comptable du coût du capital des entreprises françaises : 1984-2002</td></tr><tr><td>G2006/10</td><td>C. AFSA<br/>L'estimation d'un coût implicite de la pénibilité du travail chez les travailleurs âgés</td></tr><tr><td>G2006/11</td><td>C. LEI ARGE<br/>Les entreprises (industrielles) françaises sont-elles à la frontière technologique ?</td></tr><tr><td>G2006/12</td><td>O. BIAU - N. FERRARI<br/>Théorie de l'opinion<br/>Fauil-l' ponderer les réponses individuelles ?</td></tr><tr><td>G2006/13</td><td>A. KOUBI - S. ROUX<br/>Une réinterprétation de la relation entre productivité et inégalités salariales dans les entreprises</td></tr><tr><td>G2006/14</td><td>R. RATHELOT - P. SILLARD<br/>The impact of local taxes on plants location decision</td></tr><tr><td>G2006/15</td><td>L. GONZALEZ - C. PICART<br/>Diversification, recentrage et poids des activités de support dans les groupes (1993-2000)</td></tr><tr><td>G2007/01</td><td>D. SRAER<br/>Allégements de cotisations patronales et dynamique salariale</td></tr><tr><td>G2007/02</td><td>V. ALBOUY - L. LEQUIEN<br/>Les rendements non monétaires de l'éducation : le cas de la santé</td></tr><tr><td>G2007/03</td><td>D. BLANCHET - T. DEBRAND<br/>Aspiration à la retraite, santé et satisfaction au travail : une comparaison européenne</td></tr><tr><td>G2007/04</td><td>M. BARLET - L. CRUSSON<br/>Quel impact des variations du prix du pétrole sur la croissance française ?</td></tr><tr><td>G2007/05</td><td>C. PICART<br/>Flux d'emploi et de main-d'œuvre en France : un réexamen</td></tr><tr><td>G2007/06</td><td>V. ALBOUY - C. TAYAN<br/>Massification et démocratisation de l'enseignement supérieur en France</td></tr><tr><td>G2007/07</td><td>T. LE BARBANCHON<br/>The Changing response to oil price shocks in France: a DSGE type approach</td></tr><tr><td>G2007/08</td><td>T. CHANEY - D. SRAER - D. THESMAR<br/>Collateral Value and Corporate Investment<br/>Evidence from the French Real Estate Market</td></tr><tr><td>G2007/09</td><td>J. BOISSINOT<br/>Consumption over the Life Cycle: Facts for France</td></tr><tr><td>G2007/10</td><td>C. AFSA<br/>Interpréter les variables de satisfaction : l'exercice de la durée du travail</td></tr><tr><td>G2007/11</td><td>R. RATHELOT - P. SILLARD<br/>Zones Franches Urbanes: quelles effets sur l'emploi salarié et les créations d'établissements ?</td></tr><tr><td>G2007/12</td><td>V. ALBOUY - B. CRÉPON<br/>Aléa moral en santé : une évaluation dans le cadre du modèle causal de Rubin</td></tr></table>

<table><tr><td>G2008/01</td><td>C. PICART<br/>Les PME françaises : rentables mais peu dynamiques</td></tr><tr><td>G2008/02</td><td>P. BISCOURP - X. BOUTIN - T. VERGÈ<br/>The Effects of Retail Regulations on Prices Evidence form the Loi Galland</td></tr><tr><td>G2008/03</td><td>Y. BARBESOL - A. BRIANT<br/>Économies d'agglomération et productivité des entreprises : estimation sur données individuelles françaises</td></tr><tr><td>G2008/04</td><td>D. BLANCHET - F. LE GALLO<br/>Les projections démographiques : principaux mécanismes et retour sur l'expérience française</td></tr><tr><td>G2008/05</td><td>D. BLANCHET - F. TOUTLEMONDE<br/>Évolutions démographiques et deformation du cycle de vie active : quelles relations ?</td></tr><tr><td>G2008/06</td><td>M. BARLET - D. BLANCHET - L. CRUSSON<br/>Internationalisation et flux d'emplois : que dit une approche comptable ?</td></tr><tr><td>G2008/07</td><td>C. LELARGE - D. SRAER - D. THESMAR<br/>Entrepreneurship and Credit Constraints - Evidence from a French Loan Guarantee Program</td></tr><tr><td>G2008/08</td><td>X. BOUTIN - L. JANIN<br/>Are Prices Really Affected by Mergers?</td></tr><tr><td>G2008/09</td><td>M. BARLET - A. BRIANT - L. CRUSSON<br/>Concentration géographique dans l'industrie manufacturière et dans les services en France : une approche par un indicateur en continu</td></tr><tr><td>G2008/10</td><td>M. BEFFY - É. COUDIN - R. RATHELOT<br/>Who is confronted to insecure labor market histories? Some evidence based on the French labor market transition</td></tr><tr><td>G2008/11</td><td>M. ROGER - E. WALRAET<br/>Social Security and Well-Being of the Elderly: the Case of France</td></tr><tr><td>G2008/12</td><td>C. AFSA<br/>Analyser les composantes du bien-être et de son évolution<br/>Une approche empirique sur données individuelles</td></tr><tr><td>G2008/13</td><td>M. BARLET - D. BLANCHET - T. LE BARBANCHON<br/>Microsimumer le marché du travail : un prototype</td></tr><tr><td>G2009/01</td><td>P. A. PIONNIER<br/>Le partage de la valeur ajoutée en France, 1949-2007</td></tr><tr><td>G2009/02</td><td>Laurat CLAYEL - Christelle MINODIER<br/>A Monthly Indicator of the French Business Climate</td></tr><tr><td>G2009/03</td><td>H. ERKEL-ROUSSE - C. MINODIER<br/>Do Business Tendency Surveys in Industry and Services Help in Forecasting GDP Growth?</td></tr><tr><td>G2009/04</td><td>P. GIVORD - L. WILNER<br/>Les contrats temporaires : trappe ou marchéied vers l'emploi stable ?</td></tr><tr><td>G2009/05</td><td>G. LALANNE - P.-A. PIONNIER - O. SIMON<br/>Le partage des fruits de la croissance de 1950 à 2008 : une approche par les comptes de surplus</td></tr></table>

<table><tr><td>G2009/06</td><td>L. DAVEZIES - X. D'HAULTFŒUILLE<br/>Fauil-l' ponderer ?... Ou l'éternelle question de l'économètre confronté à des données d'enquête</td></tr><tr><td>G2009/07</td><td>S. QUANTIN - S. RASPILLER - S. SERRAVALLE<br/>Commerce Intragroupe, fiscalité et prix de transferts, une analyse sur données françaises</td></tr><tr><td>G2009/08</td><td>M. CLERC - V. MARCUS<br/>Élastiques-prix des consommations énergétiques des ménages</td></tr><tr><td>G2009/09</td><td>G. LALANNE - E. POULIQUEN - O. SIMON<br/>Prix du pétrole et croissance potentielle à long terme</td></tr><tr><td>G2009/10</td><td>D. BLANCHET - J. LE CACHEUX - V. MARCUS<br/>Adjusted net savings and other approaches to sustainability, some theoretical background</td></tr><tr><td>G2009/11</td><td>V. BELLAMY - G. CONSALES - M. FESSEAU - S. LE LAIDIER - É. RAYNAUD<br/>Une décomposition du compte des ménages de la comptabilité nationale par catégorie de ménage en 2003</td></tr><tr><td>G2009/12</td><td>J. BARDAJI - F. TALLET<br/>Defecting Economic Regimes in France: a Qualitative Markov-Switching Indicator Using Mixed Frequency Data</td></tr><tr><td>G2009/13</td><td>R. AEBERHARDT - D. FOUGÈRE - R. RATHELOT<br/>Discrimination à l'embrache : comment exploiter les procédures de testing ?</td></tr><tr><td>G2009/14</td><td>Y. BARBESOL - P. GIVORD - S. QUANTIN<br/>Partage de la valeur ajoutée, approche par données microéconomiques</td></tr><tr><td>G2009/15</td><td>I. BUONO - G. LALANNE<br/>The Effect of the Uruguay round on the Intensive and Extensive Margins of Trade</td></tr><tr><td>G2010/01</td><td>C. MINODIER<br/>Avantages comparés des séries des premières valeurs publiées et des séries des valeurs révisées - Un exercice de prévision en temps réel de la croissance trimestrielle du PIB en France</td></tr><tr><td>G2010/02</td><td>V. ALBOUY - L. DAVEZIES - T. DEBRAND<br/>Health Expenditure Models: a Comparison of Five Specifications using Panel Data</td></tr><tr><td>G2010/03</td><td>C. KLEIN - O. SIMON<br/>Le modèle MÉSANGE réestimé en base 2000 Tome 1 - Version avec volumes à prix constants</td></tr><tr><td>G2010/04</td><td>M.-É. CLERC - É. COUDIN<br/>L'IFC, miroir de l'évolution du coût de la vie en France ? Ce qu'apporte l'analyse des courbes d'Engel</td></tr><tr><td>G2010/05</td><td>N. CECL-RENAUD - P.-A. CHEVALIER<br/>Les seuls de 10, 20 et 50 salarés : impact sur la taille des entreprises françaises</td></tr><tr><td>G2010/06</td><td>R. AEBERHARDT - J. POUGET<br/>National Origin Differences in Wages and Hierarchical Positions - Evidence on French Full-Time Male Workers from a matched Employer-Employee Dataset</td></tr></table>
<table><tr><td>Computing additive contributions to growth and other issues for chain-linked quarterly aggregates</td><td>G2015/15</td><td>C. GEAY - M. KOUBI - G de LAGASNERIE</td></tr><tr><td>H. FRAISSE - F. KRAMARZ - C. PROST</td><td>G2015/16</td><td>J. BARDAJI - J.-C. BRICONGNE-G</td></tr><tr><td>Labor Disputes and Job Flows</td><td>G2015/16</td><td>B. CAMPAGNE - G. GAULIER</td></tr><tr><td>P. GIVORD - C. GRISLAIN-LETRÉMY - H. NAEGLE</td><td>G2015/17</td><td>C. BELLÉGO - R. DE NUS</td></tr><tr><td>How does fuel taxation impact new car purchases? An evaluation using French consumer-level dataset</td><td>G2015/17</td><td>The redistributive effect of online piracy on the box office performance of American movies in foreign markets</td></tr><tr><td>P. AUBERT - S. RABATÉ</td><td>G2015/18</td><td>J.-B. BERNARD - L. BERTHET</td></tr><tr><td>Durée passée en carrière et durée de vie en retraite : quel partage des gains d'espérance de vie?</td><td>G2015/18</td><td>French households financial wealth: which changes in 20 Years?</td></tr><tr><td>G2015/01</td><td>G2015/19</td><td>M. POULHÉS</td></tr><tr><td>A. POISSONNIER</td><td>G2015/19</td><td>Fenêtre sur Cour ou Chambre avec Vue ?</td></tr><tr><td>The walking dead Euler equation Addressing a challenge to monetary policy models</td><td>G2015/01</td><td>Les prix hédoniques de l'immobilier parisien</td></tr><tr><td>G2015/02</td><td>G2016/01</td><td>B. GARBINTI - S. GEORGES-KOT</td></tr><tr><td>Y. DUBOIS - A. MARINO</td><td>G2016/02</td><td>Time to smell the roses? Risk aversion, the timing of inheritance receipt, and retirement</td></tr><tr><td>Indicators of rendement du système de retraite français</td><td>G2016/02</td><td>P. CHARNOZ - C. LELARGE - C. TREVIE</td></tr><tr><td>G2015/03</td><td>G2016/02</td><td>Communication Costs and the Internal Organization of Multi-Plant Businesses: Evidence from the Impact of the French High-Speed Rail</td></tr><tr><td>T. MAYER - C. TREVIE</td><td>G2016/03</td><td>C. BONNET - B. GARBINTI - A. SOLAZ</td></tr><tr><td>The impacts of Urban Public Transportation: Evidence from the Paris Region</td><td>G2016/03</td><td>Gender Inequality after Divorce: The Flip Side of Marital Specialization - Evidence from a French Administrative Database</td></tr><tr><td>S.T. LY - A. RIEGERT</td><td>G2016/04</td><td>D. BLANCHET - E. CAROLI - C. PROST - M. ROGER</td></tr><tr><td>Measuring Social Environment Mobility</td><td>G2016/04</td><td>Health capacity to work at older ages in France</td></tr><tr><td>G2015/05</td><td>G2016/05</td><td>B. CAMPAGNE - A. POISSONNIER</td></tr><tr><td>M. A. BEN HALINI - V. HYAFIL-SOLELHAC</td><td>G2016/05</td><td>MELEZE: A DSGE model for France within the Euro Area</td></tr><tr><td>M. KOURI - C. REGAERT</td><td>G2016/06</td><td>B. CAMPAGNE - A. POISSONNIER</td></tr><tr><td>Quel est l'impact du système d'indemnisation maladie sur la durée des arrêts de travail pour maladie?</td><td>G2016/06</td><td>Laffer curves and fiscal multipliers: lessons from Mélèze model</td></tr><tr><td>G2015/06</td><td>G2016/07</td><td>B. CAMPAGNE - A. POISSONNIER</td></tr><tr><td>Y. DUBOIS - A. MARINO</td><td>G2016/07</td><td>Structural reforms in DSGE models: a case for sensitivity analyses</td></tr><tr><td>Disparities of rendement du système de retraite dans le secteur privé : approches intergénérationnelle et intragénérationnelle</td><td>G2016/08</td><td>Y. DUBOIS et M. KOUBI</td></tr><tr><td>G2015/07</td><td>G2016/08</td><td>Relevement de l'âge de départ à la retraite : quel impact sur l'activité des seniors de la reforme des retraites de 2010?</td></tr><tr><td>B. CAMPAGNE - V. ALHENC-GELAS - J.-B. BERNARD</td><td>G2016/09</td><td>A NAQUAS - M. ORAND - I. SUMANI HOUTTI</td></tr><tr><td>No evidence of financial accelerator in France</td><td>G2016/09</td><td>Les entreprises employant des salarés au Smic : quelles caractéristiques et quelle rentabilité ?</td></tr><tr><td>G2015/08</td><td>G2016/10</td><td>T. BLANCHET - Y. DUBOIS - A. MARINO - M. ROGER</td></tr><tr><td>Q. LAFFÉTER - M. PAK</td><td>G2016/10</td><td>Patrimoine privé et retraite en France</td></tr><tr><td>Elastiques des recettes fiscales au cycle économique - étude de trois impôts sur la période 1979-2013 en France</td><td>G2016/11</td><td>M. PAK - A. POISSONNIER</td></tr><tr><td>G2015/09</td><td>G2016/11</td><td>Accounting for technology, trade and final consumption in employment: an Input-Output decomposition</td></tr><tr><td>J.-M. DAUSSIN-BENICHOU, S. IDMACHICHE, A. LEDUC et E. POULIQUEN</td><td>G2017/01</td><td>D. FOUGÈRE - E. GAUTIER - S. ROUX</td></tr><tr><td>Les déterminants de l'attractivité de la fonction publique de l'État</td><td>G2017/01</td><td>Understanding Wage Floor Setting in Industry-Level Agreements: Evidence from France</td></tr><tr><td>G2015/10</td><td>G2017/02</td><td>Y. DUBOIS - M. KOUBI</td></tr><tr><td>P. AUBERT</td><td>G2017/02</td><td>Régies d'indexation des pensions et sensibilité des dépenses de retraites à la croissance économique et aux chocs démographiques</td></tr><tr><td>La modulation du montant de pension selon la durée de carrière et l'âge de la retraite : quelles disparités entre assurés?</td><td>G2015/11</td><td>V. DORDET-BERNADET - M. SICISC</td></tr><tr><td>G2015/11</td><td>G2015/12</td><td>Effet des aides publiques sur l'emploi en R&D dans les petites entreprises</td></tr><tr><td>S. GEORGES-KOT</td><td>G2015/12</td><td>Annual and lifetime incidence of the value-added tax in France</td></tr><tr><td>M. POULHÉS</td><td>G2015/13</td><td>Are Enterprise Zones Benefits Capitalized into Commercial Property Values? The French Case</td></tr><tr><td>G2015/13</td><td>G2015/14</td><td>J.-B. BERNARD - Q. LAFFÉTER</td></tr><tr><td>J.-B. BERNARD - Q. LAFFÉTER</td><td>G2015/14</td><td>Effet de l'activité et des prix sur le revenu salarial des différentes catégories socioprofessionnelles</td></tr></table>

<table><tr><td>G2017/03</td><td>A. CAZENAVE-LACROUTZ - F. GODET</td></tr><tr><td>G2017/04</td><td>J. BARDAJI - B. CAMPAGNE - M.-B. KHIDER - Q. LAFFÉTER - O. SIMON (Insee)</td></tr><tr><td>G2017/05</td><td>A-S - DUFERNEZ - C. ELEZAAR - P. LEBLANC - E. MASSON - H. PARTOUCHE (DG-Trésor)</td></tr><tr><td>G2017/05</td><td>Le modèle macroéconométrique Mésange : réestimation et nouveautés</td></tr><tr><td>G2017/06</td><td>J. BOUSSARD - B. CAMPAGNE</td></tr><tr><td>G2017/06</td><td>Fiscal Policy Coordination in a Monetary Union at the Zero-Lower-Bound</td></tr><tr><td>G2017/07</td><td>A. CAZENAVE-LACROUTZ - A. GODZINSKI</td></tr><tr><td>G2017/07</td><td>Effects of the one-day waiting period for sick leave on health-related absences in the French central civil service</td></tr><tr><td>G2017/08</td><td>P. CHARNOZ - M. ORAND</td></tr><tr><td>G2017/08</td><td>Qualification, progrès technique et marchés du travail locaux en France, 1990-2011</td></tr><tr><td>G2017/09</td><td>K. MILIN</td></tr><tr><td>G2017/09</td><td>Modélisation de l'inflation en France par une approche macrosectorielle</td></tr><tr><td>G2017/10</td><td>C.-M. CHEVALIER - R. LARDEUX</td></tr><tr><td>G2017/10</td><td>Homeownership and labor market outcomes: disentangling externality and composition effects</td></tr><tr><td>G2017/10</td><td>P. BEAUMONT</td></tr><tr><td>G2017/10</td><td>Time is Money: Cash-Flow Risk and Export Market Behavior</td></tr><tr><td>G2017/11</td><td>S. ROUX - F. SAVIGNAC</td></tr><tr><td>G2017/11</td><td>SMES' financing: Divergence across Euro area countries?</td></tr><tr><td>G2017/12</td><td>C.-M. CHEVALIER - A. LUCIANI</td></tr><tr><td>G2017/12</td><td>Computerization, labor productivity and employment impacts across industries vary with technological level</td></tr><tr><td>G2017/13</td><td>R. MONIN - M. SUAREZ CASTILLO</td></tr><tr><td>G2017/13</td><td>L'effet du CICE sur les prix une double analyse sur donnés sectorielles et individuelles</td></tr><tr><td>G2017/14</td><td>R. LARDEUX</td></tr><tr><td>G2017/14</td><td>Who Understands The French Income Tax?</td></tr><tr><td>G2017/14</td><td>Bunching Where Tax Liabilities Start</td></tr><tr><td>G2017/15</td><td>C.-M. CHEVALIER</td></tr><tr><td>G2017/15</td><td>Financial constraints of innovative firms and sectoral growth</td></tr><tr><td>G2017/16</td><td>R. S.-H. LEE - M. PAK</td></tr><tr><td>G2017/16</td><td>Pro-competitive effects of globalisation on prices, productivity and markups: Evidence in the Euro Area</td></tr><tr><td>G2017/17</td><td>C.-M. CHEVALIER</td></tr><tr><td>G2017/17</td><td>Consumption inequality in France between 1995 and 2011</td></tr></table>

<table><tr><td>G2018/08</td><td>A. BAUER - B. GARBINTI - S. GEORGES-KOT</td></tr><tr><td>G2018/09</td><td>P. BEAUMONT - A. LUCIANI</td></tr><tr><td>G2018/10</td><td>Prime à l'embauche dans les PME : évaluation à partir des déclarations d'embauche</td></tr><tr><td>G2018/10</td><td>C. BELLÉGO - V. DORDET-BERNADET - M. TEAPOUT</td></tr><tr><td>G2018/11</td><td>R. MONIN - M. SUAREZ CASTILLO</td></tr><tr><td>G2018/11</td><td>Réplication et rapprochement des travaux d'évaluation de l'effet du CICE sur l'emploi en 2013 et 2014</td></tr><tr><td>G2018/12</td><td>A. CAZENAVE-LACROUTZ - F. GODET - V. LIN</td></tr><tr><td>G2019/01</td><td>L'introduction d'un gradient social dans la mortalité au sein du modèle Destinie 2</td></tr><tr><td>G2019/01</td><td>M. ANDRÉ - A.-L. BIOTTEAU</td></tr><tr><td>G2019/02</td><td>Effets de moyen terme d'une hausse de TVA sur le niveau de vie et les inégalités: une approche par microsimulation</td></tr><tr><td>G2019/02</td><td>A. BOURGEOIS - A. BRIAND</td></tr><tr><td>G2019/03</td><td>Le modèle Avionic : la modélisation Input/Output des comptes nationaux</td></tr><tr><td>G2019/03</td><td>A. GODZINSKI - M. SUAREZ CASTILLO</td></tr><tr><td>G2019/04</td><td>Short-term health effects of public transport disruptions: air pollution and viral spread channels</td></tr><tr><td>G2019/04</td><td>L. AEBERHARDT - F. HATIER - M. LECLAIR - B. PENTINAT - J.-D. ZAFAR</td></tr><tr><td>G2019/05</td><td>L'économie numérique fausse-t-elle le partage volume-prix du PIB ?</td></tr><tr><td>G2019/05</td><td>A. CAZENAVE-LACROUTZ - E. YILMAZ</td></tr><tr><td>G2019/06</td><td>Dans quelle mesure les incitations tarifaires et la procédure de mise sous accord préalable ont-elles contribué au développement de la chirurgie ambulatoire ?</td></tr><tr><td>G2019/06</td><td>J.-P. CLING - S. EGHBAL-TEHERANI - M. ORZONI - C. PLATEAU</td></tr><tr><td>G2019/06</td><td>The Differences between EU Countries for Sustainable Development Indicators: It is (mainly) the Economy!</td></tr><tr><td>G2019/07</td><td>P. CHONÉ - L. WILNER</td></tr><tr><td>G2019/08</td><td>Competition on Unobserved Attributes: The Case of the Hospital Industry</td></tr><tr><td>G2019/08</td><td>P. PORA - L. WILNER</td></tr><tr><td>G2019/09</td><td>Child Penalties and Financial Incentives: Exploiting Variation along the Wage Distribution</td></tr><tr><td>G2019/09</td><td>E. GAUTIER - S. ROUX - M. SUAREZ CASTILLO</td></tr><tr><td>G2019/10</td><td>Do Minimum Wages make Wages more Rigid? Evidence from French Micro Data</td></tr><tr><td>G2019/10</td><td>M. ANDRÉ - A. SIREY-JOL</td></tr></table>
Imposition des couples et des familles : effets budétaires et redistributifs de l'impôt sur le revenu

G2019/11 K. MOHKAM - O. SIMON
L'empreinte matière de l'économie française : une analyse par matière et catégorie de produits

G2019/12 S. BUNEL - B. HADJIBEYLI
Évaluation du crédit d'impôt innovation

G2019/13 C. BONNET - F. GODET - A. SOLAZ
Gendered economic determinants of couple formation over 50 in France

G2019/14 P. GIVORD - M. SUAREZ CASTILLO
Excellence for all? Heterogeneity in high schools' value-added

G2019/15 G. CETTE - L. KOEHL - T. PHILIPPON
Labor Share in Some Advanced Countries

G2020/01 J. SILHOL - B. VENTELOU
Les zones d'intervention prioritaire reflétent- elles des écarts de pratiques des médecins généralistes ?

G2020/02 B. BOUCHTENIK - R. LARDEUX
The Take-Up of Unemployment Benefit Extensions

G2020/03 J.-M. GERMAIN
A Welfare Based Estimate of "Real Feel GDP" for Europe and the USA

G2020/04 J. BOUSSARD - R. LEE
Competition, Profit Share and Concentration

G2020/05 P. PORA
Keep Working and Spend Less? Collective Childcare and Parental Earnings in France

G2020/06 R. MONIN - M. SUAREZ CASTILLO
Product Switching, market power and distance to core competency

G2020/07 L. WILNER
How do citizens perceive centralization reforms? Evidence from the merger of French regions

G2020/08 L. WILNER
The persistence of subjective well-being: permanent happiness, transitory misery?

G2020/09 J.-M. GERMAIN - T. LELLOUCH
Comptabilité économique de la soutenabilité climatique

G2020/10 A. BAUER - M. ROTEMBERG
Tax avoidance in French Firms: Evidence from the Introduction of a Tax Notch

G2020/11 P. AGHION - A. BERGEAUD
M. LEQUIEN - M. J. MELITZ
The Heterogeneous Impact of Market Size on Innovation: Evidence from French Firm-Level Exports

2022/05 S. GEORGES-KOT - D. GOUX - E. MAURIN
The value of leisure synchronozation

2022/06 N. BECHICHI - M. FABRE - T. OLIVIA
Projections de la population active à l'horizon 2080

2022/11 S. QUANTIN - C. WELTER-MÉDÉE
Estimation des montants manquants de versements de TVA: exploitation des données du contrôle fiscal

2022/14 L. BLOCH - B. FAVETTO - A. LAGOUGE - F. SÉDILLOT
Inégalités de rendements et de patrimoine en France en 2017

2022/15 H. GENIN - S. SCOTT
Un portrait de la l'attention de main-d'oeuvre dans l'industrie française : analyse à partir des enquêtes mensuelles de conjoncture

G2020/12 L. GALIANA - B. SAKAROVITCH
F. SÉMÉCURBE - Z. SMOREDA
Residential segregation, daytime segregation and spatial frictions : an analysis

G2020/13 A. BAUER - J. BOUSSARD
Market Power and Labor Share

G2020/14 A. BAUER - J. BOUSSARD - D. LASHKARI
Information Technology and Returns to Scale

G2020/15 V. LIN - O. MESLIN
Hausse des prix immobiliers et mesure du niveau de vie

G2021/01 N. BECHICHI - G. THEBAULT
Students' Preferences, Capacity Constraints and Post-Secondary Achievements in a Non-Selective System

G2021/02 B. BUREAU - A. DUQUERROY
J. GIORGI - M. LÉ - S. SCOTT - F. VINAS
Une année de crise COVID : impact sur la dymanique des entreprises en France
Une évaluation sur données individuelles

G2021/03 B. BUREAU - A. DUQUERROY
J. GIORGI - M. LÉ - S. SCOTT - F. VINAS
L'impact de la crise sanitaire sur la situation financière des entreprises en 2020 : une analyse sur données individuelles

G2021/04 A. GODZINSKI - M.SUAREZ CASTILLO
Disentangling the effects of air pollutants with many instruments

G2021/05 S. QUANTIN - S.BUNEL - C.LENOIR
Évaluation du dispositif Jeune entreprise innovante (JEU) Un exemple d'application du modèle d'analyse de sensibilité de Rosenbaum

2021/01 L. GOBILLON - D. MEURS - S. ROUX
Differences in positions along a hierarchy: Counterfactuals based on an assignment model

2021/02 N. BECHICHI - J. GRENET - G. THEBAULT
Ségregation à l'entrée des études supérieures en France et en région parisienne : quels effets du passage à Parcoursup ?

2021/03 M. ANDRÉ - O. MESLIN
Ségregation à l'entrée des études supérieures en France et en région parisienne : quels effets du passage à Parcoursup ?

2021/04 M. ANDRÉ - O. MESLIN

Et pour quelques appartements de plus : Étude de la propriété immobilière des ménages et du profit redistributif de la taxe foncière

2022/05 S. GEORGES-KOT - D. GOUX - E. MAURIN
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