# Le tissu productif en France 2010-2020

Sébastien Bock, Aya Elewa, Sarah Guillou, Evens Salies, Mauro Napoletano,
Lionel Nesta, Tania Treibich

► To cite this version:

Sébastien Bock, Aya Elewa, Sarah Guillou, Evens Salies, Mauro Napoletano, et al.. Le tissu productif en France 2010-2020. Observatoire Français des Conjonctures Economiques. 2023, 156 p. hal-04247628

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Submitted on 18 Oct 2023

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LE TISSU PRODUCTIF EN FRANCE
2010-2020

12 octobre 2023
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# Le tissu productif en France
2010-2020

OFCE, Département de Recherche Innovation et Concurrence

Coordinatrice :

Sarah Guillou

L'équipe :

**Sébastien Bock**
Économiste OFCE

**Aya Elewa**
Économiste OFCE

**Sarah Guillou**
Directrice du DRIC

**Evens Salies**
Économiste OFCE

Ont été associés à la rédaction de ce rapport :

**Mauro Napoletano**
Professeur des Universités (Univ. Côte d'Azur)

**Lionel Nesta**
Professeur des Universités (Univ. Côte d'Azur)

**Tania Treibich**
Professeure des Universités (Univ. de Maastricht)
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Remerciements

Les faits empiriques qui parcourt ce rapport sont issus des recherches des économistes du
département qui ont accès aux données d'entreprises via la plateforme du CASD. A cet égard, nous
remercions la diligence et la compétence des membres du CASD qui nous ont permis de mener à
bien ces recherches.

L'accès à certaines données utilisées dans le cadre de ce travail a donc été réalisé au sein d'en-
vironnements sécurisés du Centre d'accès sécurisé aux données – CASD (Réf. 10.34724/CASD).

Nous remercions nos nombreux relecteurs parmi lesquels Richard Duhautois, Basile Grassi, Ma-
thieu Plane, Raul Sampognaro, Gregory Verdugo, ainsi que les chercheurs associés au département
et les membres du Comité de direction de l'OFCE. Nous restons comptables des erreurs qui pour-
raient demeurer.

Nous remercions plus généralement les économistes de l'OFCE pour la participation et les échanges qu'ils ont nourris au cours des séminaires internes.

Enfin, nous remercions l'équipe éditoriale qui nous a aidé à finaliser l'édition formelle de ce rapport.
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# Introduction

Sarah Guillou, Directrice du département de recherche Innovation et Concurrence

Le département de recherche Innovation et Concurrence de l'OFCE a, avec récurrence, produit des analyses sur le tissu productif français. En 2010, le "Repères" sur l'industrie manufacturière française (OFCE, 2010) utilisait des données d'entreprises mais aussi des données sectorielles. L'ouvrage avait d'une part une portée descriptive avec des tableaux de bord qui se concentraient sur l'industrie manufacturière. Il offrait d'autre part, une première approche méthodologique d'appréciation des forces et des faiblesses du tissu productif en utilisant les données d'entreprises. En 2016, le Policy Brief DRIC (2016) s'interrogeait sur le décrochage du tissu productif et se basant sur des comparaisons internationales. Il mettait en évidence un effort de recherche et d'investissements productifs insuffisants et un coût de production relatif souffrant moins d'un niveau du coût du travail élevé que du niveau des prix des services incorporés. En 2022, à la veille des élections présidentielles et après la succession du choc Covid et de la guerre russo-ukrainienne, le Policy Brief DRIC (2022) soulève la question de la résilience face à l'imprévisibilité des chocs. Nous énoncions la nécessité d'anticiper l'intensification de la concurrence technologique et de la demande de qualifications dans les technologies vertes. Ces impératifs ont bien été confortés.

Ce rapport 2023 s'inscrit dans la continuité de ces études en élargissant le champs de la description par des tables d'indicateurs (Partie 1) et en offrant un focus sur une dimension particulière, la productivité (Partie 2). Il présente la particularité d'utiliser essentiellement des données d'entreprises afin d'appréhender l'hétérogénéité du tissu productif.

Depuis 2010, l'évolution de l'environnement économique s'est caractérisée par deux forces moitrices : des tendances de fonds marquées par les préoccupations environnementale et technologique et des chocs, par nature imprévisibles, de plus en plus fréquents et d'amplitude internationale. Alors que les tendances de fond sont elles-mêmes des problématiques sans frontières, l'inscription de l'économie française dans l'économie européenne et mondiale s'est de facto accrue et avec elle les exigences issues d'une concurrence élargie, qu'elle se produise sur le terrain institutionnel, fiscal, scientifique, sanitaire, scolaire ou économique.

Revenons un instant sur les deux tendances de fonds : la décarbonation et la numérisation. La préoccupation environnementale s'est intensifiée et structure de plus en plus des politiques économiques jusqu'à la politique monétaire. Fortement ancrées dans le corpus réglementaire européen,
les contraintes de décarbonation de l'économie semblent incontournables de l'évolution future de l'industrie et de l'économie. A cela s'ajoutent des contraintes de ressources primaires, énergétiques et minières, qui renforcent le poids de la géographie et des ressources naturelles dans la croissance.

L'enjeu de la décarbonation est tel que l'industrie verte est devenue l'objet de toutes les convoi-
tises des gouvernements jusqu'aux Etats-Unis. Ces derniers ont en effet mis en oeuvre un vaste plan
de financement à travers l'Inflation Reduction Act voté par le Congrès en Août 2022. <fnref n="1" /> L'Union
européenne y a répondu par le Net Zero industry Act le 16 mars 2023, un projet de règlement
relatif au renforcement de l'éco-système de l'industrie verte européenne et plus précisément de la
promotion de la manufacture de produits à zéro émission en Europe. <fnref n="2" /> Le récent projet de loi du
gouvernement sur l'industrie verte présenté le 16 mai 2023 est une autre illustration de la politique
industrielle verte qui se déploie partout dans le monde comme la nouvelle boussole de l'industrie du
futur.

La préoccupation technologique n'est pas moins présente tant la concurrence internationale se
joue sur la capacité à innover. Même les industries traditionnelles – agroalimentaire, acier, énergie,
chimie – n'échappent pas à la course technologique. Il convient donc de s'interroger sur les moyens
financiers, humains et technologiques du tissu productif pour participer à cette course mondiale.
Une des dimensions de la maîtrise technologique est celle de la numérisation qui est à la fois une
condition et une conséquence de cette maîtrise.

L'évolution de la spécialisation française sera-t-elle un atout ou un handicap pour embrasser
ces deux défis ? Quels secteurs et quels types d'entreprises sont les plus dynamiques en matière de
création de valeurs, d'emplois, d'investissement, de distribution de salaires, de productivité horaire ?
Comment se répartissent les forces du marché, et le tissu productif s'est-il concentré ? Enfin, où se
trouvent les forces exportatrices et importatrices ? Toutes ces questions seront abordées dans les
sections qui suivent.

Plus largement, cette étude cherche à savoir dans quelle mesure le tissu productif français aura
les moyens d'affronter une prochaine décennie 2020-2030 avec un environnement économique qui
se profile beaucoup moins favorable qu'au cours de la décennie passée : épuisement des leviers
d'action de la politique de l'offre, remontée des taux d'intérêt et inflation des coûts, hausse du
coût de l'énergie, accentuation des tensions commerciales et tensions sur le personnel qualifié et

<footnote n="1">1. Budgété à près de 400 milliards de dollars sur 10 ans, ce plan propose non seulement des subventions à l'achat de véhicules décarbonés et offrent de nombreux crédits d'impôt associés aux investissements dans les technologies et la production de biens qui permettent la transition vers des processus de production et de consommation décarbonés. Son coût pourrait dépasser ce budget (voir Armitage et al., 2023).</footnote>

<footnote n="2">2. Une liste de technologies "net-zero" sont ciblées en priorité, comme les pompes à chaleur, la capture de carbone, les technologies du réseau électrique... Ces technologies sont susceptibles d'accéder à des financements plus larges et et plus rapides et de bénéficier de procédure d'obtention de permis accélérée. L'European green deal avait été présenté en décembre 2019 fixant le cap de la neutralité carbone à l'horizon 2050. Le green deal industrial a été présenté le 1er février 2023. La réforme du marché de l'électricité, le Critical raw material act et le NZIA sont destinés à faciliter l'atteinte des objectifs fixés par le Green deal industrial plan.</footnote>
les matières premières.

Malgré ces vents contraires, une trajectoire d’investissements soutenus est attendue des entreprises pour embrasser ces deux défis. C’est aussi à cette condition que des gains de productivité autoriseront un sentier de croissance favorable à l’emploi, aux exportations et aux moyens de financement des investissements futurs.

Cela nous amène à nous interroger sur la dynamique de la productivité récente qui sera le sujet de la deuxième partie thématique de ce rapport. Il nous est apparu important d’apprécier la dynamique des gains de productivité de l’économie marchande française au cours de la dernière décennie afin d’apprécier l’ampleur et la nature des défis futurs, de comprendre les effets d’apprentissage et de réallocation des ressources et de diagnostiquer si le changement de la spécialisation productive de l’économie française a impacté sa trajectoire de croissance. Voit-on les prémisses d’une sortie d’un cycle bas des gains de productivité commun à tous les pays riches qui a plaidé pour l’hypothèse d’une stagnation séculaire ? Ici aussi on se demandera quels secteurs et quels types d’entreprises permettront de sortir de l’atonie de modestes gains de productivité depuis le 21ème siècle. Alors que les nouvelles politiques industrielles parient sur les industries vertes et plus généralement injectent massivement de l’argent public dans les secteurs stratégiques, il est important d’identifier les foyers de croissance de la productivité pour amplifier l’efficacité des interventions publiques.
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## Champ d'analyse

Ce rapport utilise les données d'entreprises pour décrire le secteur marchand. Ces données sont issues d'une part des liasses fiscales collectées par la DGFip et traitées par l'INSEE pour aboutir aux fichiers annuels FARE ; d'autre part des déclarations annuelles de données sociales (DADS) puis les déclarations sociales nominatives (DSN) ; enfin des fichiers des Douanes (DGDDI) qui collectent les flux d'exportations et d'importations au niveau des entreprises.

Ces sources des données conduisent à quelques différences avec les données de comptes de branches de la comptabilité nationale. Ces différences tiennent à la manière dont on enregistre l'activité productive de l'économie française.

En 2019, l'INSEE donne, dans les comptes de branches, une valeur ajoutée du secteur marchand non agricole (industrie + services principalement marchands) de 1535 milliards d'euros (prix courants). Quand on enlève les services financiers (83 milliards d'euros) et les services immobiliers (278 milliards d'euros), le total marchand des comptes de branches hors activités agricoles, financières et immobilières et services non principalement marchands représentent 1174 milliards d'euros. Notre étude travaille sur un total de valeur ajoutée marchande de 1052 milliards (tableau 1.2), soit **90 % du total compte de branches à périmètre sectoriel comparable**.

La différence entre les comptes de branche et les données d'entreprises ne tient pas seulement à une différence entre les unités couvertes. Il existe des différences méthodologiques micro-macro de collecte des données et de leur suivi. En ce qui concerne le champ couvert, les différences tiennent surtout au processus d'affectation "sectorielle" de l'activité économique.

Dans les données d'entreprises, l'affectation sectorielle des entreprises (au sens d'unités légales) repose sur leur activité principale. Donc, même une entreprise qui n'est pas mono-produit a une seule affectation sectorielle. Une entreprise qui fait principalement des biens manufacturiers sera une entreprise de l'industrie manufacturière.

La comptabilité de branches répond à la question : que produit l'économie française ? Alors que les données d'entreprises indiquent dans quels secteurs on trouve les acteurs de la production, en comptabilité de branches, une entreprise qui produit à la fois des biens et des services verra, dans la mesure du possible, sa production affectée à deux branches différentes.

Les entreprises dont l'activité principale relève du Manufacturier génèrent souvent aussi du chiffre d'affaires résultant d'activité de services. En conséquence, une partie de leur activité, que les données d'entreprises comptabilisent dans le secteur Manufacturier, sont comptabilisées en services dans les comptes de branches. De même, des entreprises dont l'activité principale relèvent des services Immobiliers ont souvent des activités de construction. Dans la comptabilité de branches, cette part de leur activité sera affectée à la branche Construction. Il s'en suit que les données d'entreprises conduisent à une valeur ajoutée des entreprises du secteur Manufacturier supérieure à celle de la branche manufacturière ; et que la valeur ajoutée des entreprises du secteur de la Construction soit inférieure à la valeur ajoutée de la branche Construction. Il apparaît en effet que la valeur ajoutée 2019 de la Construction est de 124 milliards dans les comptes de branche alors qu'elle est de 89,5 milliards d'euros dans nos données. Les données sont en revanche plus alignées dans le Commerce (225,3 contre 222 milliards en 2019 respectivement).

Dans cette étude, il faut donc comprendre que "la valeur ajoutée du secteur X" correspond à "la valeur ajoutée des entreprises du secteur X". Il en est de même pour les autres variables de résultats relatifs à des secteurs.
## Champ d'analyse (suite)

En revanche, le total marchand productif analysé par ce rapport ne s'écarte pas du total marchand hors agricole-immobilier-banque-finance qui se calcule sur données d'entreprises par l'INSEE. En 2019, l'INSEE donne, à partir des données d'entreprises (INSEE, 2021), un total productif marchand hors finance et agriculture de 1136 milliards et 1094,6 hors immobilier, soit l'attrition liée à notre échantillonnage (suppression des micro-entrepreneurs principalement) de moins de 4% et donc un champ qui recouvre **96 % des données brutes issues de FARE**. Cette attrition a peu d'incidence sur la distribution sectorielle dans notre étude. Du manufacturier à la construction, les parts de valeur ajoutée sont identiques aux parts issues des données d'entreprises publiées par l'INSEE. Elle n'a pas non plus d'incidence sur les taux de croissance de la valeur ajoutée du total marchand. Par exemple, de 2019 à 2020, le taux de croissance du total marchand sur la base de INSEE (2021) et INSEE (2022a) est de -9,1 %, ce qui se retrouve dans le tableau 1.2.

Par ailleurs, nous raisonnons sur les unités légales en dehors des entreprises profilées historiques dont on a gardé le périmètre de profilage constant. Ce choix s'impose en séries temporelles dans la mesure où le profilage n'existe pas depuis 2010 et est toujours évolutif. Comme notre étude raisonne en unités légales (hors entreprises "historiques"), on évite la mise en commun de filiales faisant des choses très différentes qui résulte du profilage (processus de regroupement des différentes unités légales afin de raisonner en concept d'entreprise au sens de la Loi de modernisation de l'économie), mais on surestime le poids des petites entreprises et sous-estime le poids des grandes. Autrement dit on minore la taille des entreprises puisqu'on raisonne en unités légales et non en concept d'entreprises.
Synthèse

Le tissu productif marchand français est invariablement questionné sur sa com-
pétitivité, sa vitesse de numérisation, son niveau de productivité, l'impact de la
tertiarisation de l'économie et l'efficience allocative des marchés. Relativement à
ces questions, l'analyse du tissu productif réalisée sur les 10 dernières années à
travers plusieurs dimensions-clés de sa structure, du comportement des entreprises
et de ses performances apportent les huit enseignements suivants :

1. Le tissu productif marchand est sur les rails d'une spécialisation qui conforte la croissance de la part des services aux entreprises tout en conservant la part du secteur manufacturier haute technologie (HT). Le recul de la part de l'industrie se poursuit plus lentement qu'au cours de la décennie précédente. Le recul est dû au Manufacturier basse technologie (BT) qui gouverne la trajectoire de la baisse de la part de l'industrie dans la valeur ajoutée;

2. L'apparente stabilité de la spécialisation cache des réallocations au profit des activités à contenu numérique élevé et une concentration du secteur marchand commandé par le manufacturier HT et la croissance des dix plus grandes entreprises;

3. Le tissu productif a accéléré la création d'emplois depuis 2014, notamment en raison de l'entrée de nouvelles entreprises et les plus contributrices à la création d'emplois sont les entreprises du secteur des services;

4. Deux ensembles sectoriels ont impacté fortement l'évolution du tissu pro-
ductif de la décennie : le manufacturier HT et les services TIC. Le secteur
manufacturier est particulièrement important pour les trajectoires d'exporta-
tion mais aussi, de croissance du personnel qualifié et numérique. Les services
TIC ont une croissance dynamique en emplois, en valeur ajoutée, en salaire
et en valeur exportée;

5. Le nombre d'entreprises exposées à l'international augmente. L'amplitude de l'exposition (en nombre d'entreprises et en valeur produite exportée), que ce soit du côté des importations ou du côté des exportations, gagne plus d'entreprises dans les services. Le secteur manufacturier est le plus contributeur aux échanges extérieurs mais les services gagnent du terrain;

6. La modeste croissance de la productivité globale des facteurs observée sur la décennie 2010-2019 est essentiellement le fait d'effets de réallocation de parts de marché entre entreprises au sein d'un même secteur bien plus que de gains intrinsèques aux entreprises pérennes;

7. La croissance provient des entreprises à la frontière qui gagnent des parts de marché plutôt que des gains de productivité propres aux entreprises en raison notamment de la diffusion du progrès technique. Les gains de productivité du manufacturier sont gouvernés par l'effet de réallocation vers les plus productives, alors que les services TIC connaissent une baisse de productivité du fait de la sortie d'entreprises productives et un effet de destruction créatrice au total négatif;

8. La première année de la pandémie, le choc Covid a pu potentiellement accentuer la divergence entre la croissance des services à fort contenu technologique, dont les services TIC, d'une part, et l'industrie, d'autre part. Ce sont les services aux personnes qui ont le plus souffert de la crise, mais l'industrie a connu un ralentissement de l'investissement pendant que les services TIC continuaient à investir.
# Table des matières

<table><tbody><tr><td>1</td><td>Démographie et Spécialisation productive</td><td>5</td></tr><tr><td>1.1</td><td>Démographie et densité du tissu productif</td><td>5</td></tr><tr><td>1.2</td><td>Que produit le tissu productif?</td><td>8</td></tr><tr><td>1.3</td><td>Emploi et réallocations</td><td>13</td></tr><tr><td>1.4</td><td>Immobilisations corporelles et incorporelles</td><td>19</td></tr><tr><td>1.5</td><td>Conclusions</td><td>27</td></tr><tr><td>2</td><td>Travail, salaires et qualification</td><td>31</td></tr><tr><td>2.1</td><td>Productivité horaire du travail</td><td>32</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Partage de la valeur ajoutée</td><td>34</td></tr><tr><td>2.3</td><td>Salaires horaires</td><td>37</td></tr><tr><td>2.4</td><td>Qualification de la main d'œuvre</td><td>40</td></tr><tr><td>2.5</td><td>Conclusions</td><td>41</td></tr><tr><td>3</td><td>Pouvoir de marché : Concentration et taux de marge</td><td>47</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Relations entre concentration et profitabilité</td><td>49</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Etat de la concentration du tissu productif</td><td>51</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Taux de marge et Profitabilité</td><td>56</td></tr><tr><td>3.4</td><td>Les enjeux de politique économique</td><td>60</td></tr><tr><td>3.5</td><td>Conclusions</td><td>64</td></tr><tr><td>4</td><td>Exposition internationale</td><td>68</td></tr><tr><td>4.1</td><td>De l'avantage de l'exposition internationale</td><td>70</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Propension à exporter et à importer</td><td>72</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Intensité d'exportation et d'importation</td><td>73</td></tr><tr><td>4.4</td><td>Conclusions</td><td>76</td></tr><tr><td>5</td><td>Evolution de la Productivité globale des facteurs du tissu productif français</td><td>81</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Évolution des facteurs de production et productivité globale des facteurs</td><td>84</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Dynamique industrielle</td><td>87</td></tr><tr><td>5.3</td><td>Décomposition de l'évolution de la productivité entre 2010 et 2019</td><td>90</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>5.4 Analyse de la baisse de la productivité entre 2019 et 2020</td><td>94</td></tr><tr><td>5.5 Conclusions</td><td>98</td></tr><tr><td><b>A Données et Classes d'entreprises</b></td><td><b>121</b></td></tr><tr><td>A.1 Données et population des entreprises</td><td>121</td></tr><tr><td>A.2 Classification des entreprises</td><td>121</td></tr><tr><td><b>B Nettoyage des Données pour la productivité</b></td><td><b>128</b></td></tr></table>
# Liste des tableaux

<table><tbody><tr><td>1.1 Flux d'emplois sectoriels entre 2019 et 2020 Taux de création, taux de destruction et taux de réallocation en %</td><td>16</td></tr><tr><td>1.2 Distribution de la richesse produite Part en % 2019 et taux de croissance 2019-2020 de la valeur en %</td><td>29</td></tr><tr><td>1.3 Distribution de la richesse produite Taux de croissance annuel moyen de la valeur en %</td><td>30</td></tr><tr><td>2.1 Productivité, salaires et qualification Valeur de 2019 et taux de croissance 2019-2020 en %</td><td>45</td></tr><tr><td>2.2 Productivité, salaires et qualification Taux de croissance annuel moyen 2010-2014 et 2014-2019 en %</td><td>46</td></tr><tr><td>3.1 Pouvoir de marché : Concentration et taux de marge Part en 2019 et taux de croissance 2019-2020</td><td>66</td></tr><tr><td>3.2 Concentration et taux de marge Taux de croissance annuel moyen de la valeur en %</td><td>67</td></tr><tr><td>4.1 Exposition internationale : Importations et Exportations Part en 2019 et taux de croissance 2019-2020 en %</td><td>78</td></tr><tr><td>4.2 Exposition internationale : Importations et Exportations TCAM : 2010-2014 et 2014-2019 en %</td><td>79</td></tr><tr><td>5.1 Nombre d'entreprises pérennes, entrantes et sortantes</td><td>88</td></tr><tr><td>5.2 Décomposition de l'évolution de la productivité agrégée entre 2010 et 2019</td><td>91</td></tr><tr><td>5.3 Décomposition de l'évolution de la productivité agrégée entre 2010 et 2019</td><td>93</td></tr><tr><td>5.4 Décomposition de l'évolution de la productivité agrégée entre 2019 et 2020</td><td>95</td></tr><tr><td>5.5 Décomposition de l'évolution de la productivité agrégée entre 2019 et 2020</td><td>97</td></tr><tr><td>A.2 Professions numériques</td><td>123</td></tr><tr><td>A.1 Liste des regroupements de secteurs</td><td>124</td></tr><tr><td>A.3 Interdépendances entre les classifications en 2019 Valeur moyenne et médiane par secteur</td><td>127</td></tr></tbody></table>
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# Table des figures

<table><tr><td>1.1</td><td>Taille Moyenne des entreprises en milliers d'€</td><td>7</td></tr><tr><td>1.2</td><td>Part en % de la valeur ajoutée marchande des secteurs manufacturiers en 2010 et 2019</td><td>11</td></tr><tr><td>1.3</td><td>Taux de croissance individuel de la valeur ajoutée 2019-2020 par secteur</td><td>12</td></tr><tr><td>1.4</td><td>Distribution du taux de variation annuel de l'emploi des entreprises</td><td>17</td></tr><tr><td>1.5</td><td>Distribution des taux d'investissement individuels en 2019</td><td>21</td></tr><tr><td>1.6</td><td>Evolution du taux d'investissement du secteur marchand 2010-2019</td><td>22</td></tr><tr><td>2.1</td><td>Décomposition de l'évolution de la productivité horaire entre 2019 et 2020</td><td>34</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Dispersion de la part des salaires par taille d'entreprise en 2019</td><td>36</td></tr><tr><td>2.3</td><td>Décomposition de l'évolution du salaire horaire brut entre 2019 et 2020</td><td>39</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Part cumulée du chiffre d'affaires des 100 premières entreprises par secteur en 2010 et en 2019</td><td>54</td></tr><tr><td>3.2</td><td>CR10 en 2010 et en 2019 dans l'industrie manufacturière</td><td>54</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Evolution du taux de marge de l'économie marchande de 2010 à 2020</td><td>57</td></tr><tr><td>3.4</td><td>Part des EBE négatifs par secteur en 2010 et 2019</td><td>58</td></tr><tr><td>3.5</td><td>Distribution des taux de marge individuel en 2019</td><td>59</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Evolution de la part des secteurs dans les exportations totales</td><td>70</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Distribution d'intensité d'exportation en 2010 et 2019</td><td>74</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Distribution d'intensité d'importation en 2010 et 2019</td><td>75</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Évolution de la valeur ajoutée et des facteurs de production</td><td>86</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Évolution de la productivité globale des facteurs et de la productivité du travail</td><td>87</td></tr><tr><td>5.3</td><td>Productivité globale des facteurs moyenne par type d'entreprises et par période</td><td>89</td></tr></table>
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# Partie 1

## Etat du Tissu Productif Français

L'économie marchande réalise plus des 3/4 du PIB de l'économie française (76 % en 2019 selon l'INSEE). Elle résulte de l'activité de plus de 4 millions d'entreprises et de plus de 27 millions d'individus en emploi. La diversité des activités qui aboutit aux plus de 2 150 milliards d'euros de richesse produite (PIB 2019) est le fruit d'interactions de tous ces acteurs avec leur environnement de clients et de régulateurs. Ce maillage d'interactions est souvent appréhendé par le concept de tissu productif, concept qui permet d'entrevoir que ce sont les relations entre les acteurs qui font la qualité et la solidité du tout et que plusieurs niveaux de lecture sont possibles selon le niveau de finesse d'observation de la trame. Toutefois ce n'est pas une trame uniforme et régulière car la caractéristique première de l'ensemble productif est son hétérogénéité et sa granularité.

L'état du tissu productif a été une préoccupation majeure de ces dix dernières années. Depuis 2010, les alternances de gouvernements n'ont pas fait dévier de la trajectoire de la politique d'offre consistant à diminuer le poids des prélèvements obligatoires sur les entreprises, à faciliter le financement de l'innovation et à alléger les réglementations. Du rapport Juppé et Rocard (2009) au rapport Gallois (2012), les gouvernements successifs ont sollicité des experts pour renforcer la compétitivité du tissu productif français. Aux Plans d'investissement d'avenir (lancés en 2010) et Crédit d'Impôt compétitivité Emploi (mis en place en 2014) se sont ajoutées la baisse de l'impôt sur les sociétés (2017-2022) et la réforme des impôts de production (2021-2023), cependant que la Banque Publique d'Investissement augmentait ses interventions de financement du tissu productif (voir Guillou, 2023a). Le tournant de la pandémie a continué d'inscrire les politiques économiques en soutien de l'appareil productif tout en accentuant la concentration des efforts sur la réindustrialisation puis la décarbonation. Du plan de relance de fin 2020 à France 2030, des financements publics sont alloués à l'investissement dans des capacités de production manufacturière.

Cela souligne l'importance de suivre les évolutions du tissu productif non seulement pour le sentier de croissance mais aussi pour le contrôle démocratique.

Pour décrire l'état du tissu productif, nous utilisons ici des données d'entreprises nous permettant d'appréhender son hétérogénéité — c'est-à-dire sa diversité — dans plusieurs de ses dimensions. Non seulement chaque entreprise est unique et dispose de caractéristiques idiosyncratiques liées à son histoire, son organisation, ses dirigeants, ses travailleurs et sa culture d'entreprise, mais ce
niveau de granularité nous permet de mettre en évidence des caractéristiques plus synthétiques de l'hétérogénéité du tissu productif qu'il s'agisse de la taille, des secteurs, de l'intensité numérique ou de l'intensité électrique. Il importe de donner des grilles de lecture à cette hétérogénéité tout en essayant de retranscrire la variance des performances et des comportements des entreprises.

L'analyse du tissu productif est réalisée à travers quatre thématiques : la spécialisation (distribution des entreprises, de l'emploi, de la valeur ajoutée et des actifs), l'emploi et les salaires, le pouvoir de marché (concentration et taux de marge) et l'exposition internationale (exportations et importations). Pour chacune de ces thématiques, des tableaux exposent des indicateurs visant à rendre compte des décisions et de la performance des entreprises primordiales pour leur croissance et celle de l'économie dans son ensemble. L'entreprise est un nœud de décisions de prix et de production mais aussi de dépenses en consommations intermédiaires, en salaires, d'allocation de ses profits (dividendes ou pas), d'investissement (capacités, R&D, exportation), de mode de financement de l'investissement (dette ou fonds propres).

Ces décisions sont prises dans un univers contraint par la régulation (fiscale et réglementaire) et un environnement soumis à des chocs inattendus (crise financière, pandémie, guerre, climat, technologie). Elles sont effectuées en tenant compte d'un réseau d'interactions avec les fournisseurs, les concurrents, les clients et avec les administrations publiques nationale et locale. Néanmoins, l'entreprise ne fait pas que subir les chocs et son environnement, elle participe par ses décisions à les transformer et à les tempérer.

Notre étude se concentre sur une fenêtre décennale de 2010 à 2019 et singularise l'évolution de 2019 à 2020. Quand on s'intéresse aux taux de croissance, on divise la décennie en deux (2010-2014 et 2014-2019) afin, d'une part d'isoler la période post-crise 2009 et celle pré-crise 2020, d'autre part afin de pouvoir identifier des ruptures qui se seraient produites au cours de la décennie. On classe les entreprises selon leur taille, leur secteur d'appartenance, l'intensité numérique et l'intensité électrique. Pour chacun des 4 thèmes, on produit 4 indicateurs dont on présente le niveau et la croissance pour les différentes classes d'entreprises. On retient d'abord les quatre classes de taille d'entreprises selon la définition qui se base sur les effectifs et le chiffre d'affaires qui conduit à distinguer les Très Petites Entreprises (TPE), les Petites et Moyennes Entreprises (PME), les Entreprises de Taille Intermédiaire (ETI) et les Grandes Entreprises (GE). Puis, nous utilisons l'appartenance sectorielle des entreprises selon leur activité principale et regroupons des secteurs de telle manière à distribuer le secteur marchand en 15 classes de secteurs. On différencie le Manufacturier de haute technologie (HT) et de basse technologie (BT), la Construction, et différents grands ensembles de services.<fnref n="3" /> Ensuite, nous classons les entreprises selon l'intensité

<footnote n="3">3. La répartition HT et BT repose sur l'intensité de R&D sur la valeur ajoutée des secteurs au niveau de désagrégation à 2 chiffres. On renvoie au graphique 1.2 pour la liste des secteurs du manufacturier HT et BT et leurs parts dans la valeur ajoutée du total marchand productif étudié ainsi qu'à l'annexe A.1 sur les données pour plus de détails sur les secteurs.</footnote>
électrique de leur processus de production sur la base des consommations d'électricité sectorielles et d'une approximation du poids des achats d'électricité de l'entreprise dans son secteur en cinq quintiles d'intensité (Q1-Q5). Enfin, les classes numériques reposent sur l'identification du personnel relevant des tâches des Technologies de l'Information et des Communications (TIC) et chaque entreprise est affectée selon cette métrique à une des trois classes numériques C1-C3, selon que la part du personnel numérique est nulle, moyenne (entre 0 et 25 %) ou forte (supérieur à 25 %). Le détail sur le contenu de ces classes est exposé dans l'annexe A.2. Sauf mention contraire, les tableaux présentent soit des parts de chaque classe relativement au total marchand, soit des ratios de la classe et non des moyennes des ratios des entreprises appartenant à la classe.<fnref n="4" /> Pour compléter ces informations et prendre en compte l'hétérogénéité du tissu productif, on présente des distributions par classe sectorielle des ratios individuels par entreprise pour illustrer la variance au sein de chaque classe.

Si les classes de taille et de secteur sont motivées par une large littérature et des observations empiriques consensuelles qui font de ces catégories des déterminants non seulement des caractéristiques de production (intensité capitalistique, part du personnel qualifié, ou salaire horaire moyen par exemple) mais aussi du comportement ou de la performance (taux de marge, taux d'exportation, taux d'investissement par exemple) ; les classes numériques et énergétiques méritent des justifications supplémentaires.

Le sentier de croissance de l'économie sera fortement contraint par la numérisation de l'économie et par sa dépendance énergétique. Il nous est donc apparu nécessaire de pouvoir disposer d'une grille de lecture pour appréhender ces deux dimensions critiques du potentiel de croissance du tissu productif mais aussi, en dynamique, de sa capacité à faire face aux enjeux compétitifs futurs.

En l'absence d'une décarbonation totale des processus de production, le prix de l'énergie et précisément celui de l'électricité devrait rester à un niveau élevé. En Europe, le contenu carbone de l'électricité sera un des déterminants majeurs de son prix. La dépendance au prix du carbone dépend, pour ce temps, de la quantité d'électricité nécessaire pour produire. Notre métrique d'intensité électrique repose donc sur la quantité de MwH par unité de valeur ajoutée (voir annexe A.2).

Pour ce qui concerne la numérisation, il nous fallait pouvoir disposer d'une mesure homogène de la numérisation de l'entreprise. En l'absence de la connaissance du capital de technologies de l'information et des communications (TIC) par entreprise, nous nous basons sur l'information concernant les travailleurs dont les postes de travail relèvent des TIC selon l'identification de leur code professionnel (PCS) (voir annexe A.2). Bien entendu, certaines entreprises, bien que numérisées, ne disposent pas de ce type de personnel parce qu'elles externalisent les services TIC et il est même possible que la dépense en services numériques augmente pour ces entreprises. Cette limite de notre mesure nous obligera à s'intéresser particulièrement à la dynamique du secteur qui,

<footnote n="4">4. Cela revient donc à pondérer les entreprises de leur poids dans la classe ou autrement dit à des moyennes pondérées des ratios individuels.</footnote>
justement, fournit ces services numériques aux autres entreprises.

Dans les sections suivantes, on présente les quatre dimensions successivement. Comme indiqué dans l'annexe A.1, nous procédons à quelques ajustements de la base de données brutes (population 0) afin principalement d'exclure des secteurs spécifiques et de se défaire des valeurs imputées et des microentrepreneurs. Notre population couvre 96 % de la valeur ajoutée enregistrée par les données de bilan de FARE brute couvrant la quasi-intégralité des unités légales en France. Après ces restrictions, notre population, pour l'année 2019 par exemple, se monte à 1 950 550 unités légales dont près de 90 % sont des TPE. Si des restrictions supplémentaires sont réalisées, elles sont précisées en note des tableaux.
# Thème 1

## Démographie et Spécialisation productive

Nous abordons ici la spécialisation productive de l'économie française à travers le nombre d'entreprises, la valeur ajoutée, l'emploi et les immobilisations. La spécialisation productive est le reflet de l'histoire économique et affecte la croissance future d'une économie. On l'a déjà souligné en introduction, la spécialisation définit le rythme et la qualité de la croissance, conditionnant ce faisant les aptitudes du tissu productif à exporter, à dépendre des importations, ses besoins en main d'œuvre et qualifications, son positionnement dans la course technologique mondiale et finalement son potentiel de gains de productivité futurs. Nous observerons aussi les tendances de la dernière décennie et la dynamique des emplois entre 2019 et 2020.

### Section 1.1. Démographie et densité du tissu productif

Le tableau 1.2 présente une répartition de la production en 2019 selon nos différentes catégories et son évolution en 2020. Cette répartition est une photographie de la spécialisation qui ne peut être comprise que dans son ensemble, les parts étant, par nature, interdépendantes. La taille relative de chacune des classes d'entreprises observées dépend de la dynamique de croissance des entreprises à l'intérieur de ces classes (entrées, sorties, augmentation de la taille) mais aussi de la dynamique de transition d'une classe à une autre. Un ensemble de facteurs détermine la croissance du nombre d'entreprises. La population d'entreprises augmente en tendance en raison de la croissance de la population et de l'économie, il s'agit d'un effet positif de la création d'entreprises nette des entreprises qui disparaissent. En France, chaque année, environ 50 000 entreprises sortent du marché par défaillance ou mise en liquidation. En général, les crises économiques augmentent ce nombre mais la particularité de la crise Covid, non seulement en raison de la chute d'activité différenciée selon les secteurs, et des soutiens généreux des politiques publiques (voir Demmou et al., 2022; IMF, 2021; Guillou et al., 2023), a créé une exception à cette règle. Le ralentissement du taux des faillites en 2020 mais aussi en 2021 est très frappant historiquement et avait fait craindre un rattrapage qui ne s'était pas encore manifesté en 2022 (voir encadré 1.4). Si on considère les sorties d'entreprises par défaillance comme une forme de discipline du marché évinçant les entre-
prises les moins productives, alors le ralentissement de cette discipline pourrait ralentir les gains de productivité. Quand les crises touchent des secteurs en particulier, comme cela a été le cas de la pandémie, la spécialisation sectorielle peut en être affectée.

La structure de la spécialisation par taille d'entreprises montre la forte asymétrie de la distribution où près de 90 % des entreprises (hors auto-entrepreneurs) sont de très petites entreprises (TPE). Cela n'a guère changé entre 2010 et 2019. L'encadré 1.1 montre que le nombre de micro-entreprises a beaucoup augmenté ces dernières années. Sur les 4 millions d'entreprises recensées par l'administration fiscale, près de 2 millions sont des entreprises d'auto-entrepreneur.

Dans le tableau 1.2 on observe que la distribution entre secteurs en 2019 de la population des entreprises françaises se concentre dans les activités de Commerce (23 % des entreprises), puis dans la Construction (16 %), les activités des services Juridiques & comptables (15 %) et l'Hôtellerie & restauration (10,2 %). Le nombre d'entreprises a augmenté dans tous les secteurs sauf dans les Industries extractives conduisant à une hausse de 3,3 % de la population des entreprises dans le secteur marchand en 2020 relativement à 2019. Du point de vue de l'intensité numérique, on constate que la grande majorité des entreprises ne possède pas de personnel relevant des TIC mais que les quelques 3,5 % d'entreprises avec une proportion supérieure à 25 % de personnel TIC (C3-forte) ont connu la plus forte croissance en nombre en 2020 (+8 %). La demande s'adressant aux activités numériques n'a pas fléchi pendant la crise Covid expliquant le dynamisme de cette classe mais aussi précisément du secteur des services TIC. Cependant, c'est également la poursuite d'une tendance à la numérisation qui s'observe sur l'ensemble de la période : en matière de création nette d'entreprises, les services TIC sont parmi ceux avec la plus forte croissance de 2010 à 2014, et la plus forte croissance de 2015 à 2019 (+5,9 %). De même, le groupe des entreprises les plus numérisés (C3-forte) présente la plus forte croissance de sa démographie (2,9 % et 4,8 % sur les deux sous-périodes) qui est trois fois plus forte que la moyenne du secteur marchand (0,7 % et 1,5 % respectivement).

Sur la décennie, le tissu productif est devenu plus peuplé avec un taux de croissance de la population plus dynamique sur la deuxième période (+1,5 % contre 0,9 %). L'économie a perdu des entreprises dans l'industrie à l'exception du secteur de l'Eau & électricité. Concernant le manufacturier, si les taux de croissance sont négatifs sur les deux périodes, on tend vers une stabilisation des effectifs (croissance quasi-nulle) dans le manufacturier HT en deuxième période. Du côté de l'intensité électrique, on constate une plus forte croissance du nombre d'entreprises dans le groupe des entreprises intensives en électricité surtout sur la deuxième période.

Pour compléter le tableau, nous calculons aussi la taille moyenne des entreprises par secteur et comparons cette taille moyenne entre 2010 et 2019. Pour corriger des effets de l'inflation, on divise le chiffre d'affaires de l'entreprise par l'indice des prix de la valeur ajoutée de son secteur. Le graphique 1.1 montre que la taille moyenne (ratio du chiffre d'affaires déflaté de la classe sectorielle rapporté au nombre d'entreprises) diffère d'un secteur à l'autre. Dans la plupart des secteurs la taille moyenne a augmenté. Cela est rassurant vis-à-vis de la préoccupation de la faiblesse de la densité du tissu productif français mais cela peut révéler une augmentation de la concentration dans la classe. Des
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 1.1 – Taille Moyenne des entreprises en milliers d'€</figcaption></figure>

Note de lecture : Dans le Manufacturier HT, la taille moyenne des entreprises se montait à 37 395 milliers d'euros en 2019. Dans le secteur des Loisir & Autres services, la taille moyenne est de 301,6 milliers d'euros.

déterminants fondamentaux de la croissance, comme les dépenses de R&D et les exportations, sont proportionnels à la taille des entreprises. Or, en comparaison internationale, la France compte moins d'ETI, ce qui réduit ses forces économiques potentielles en matière d'exportation et d'innovation.

On note cependant que pour certains secteurs, la taille moyenne a diminué : dans les secteurs de l'Eau & électricité, dans les services de Transport (hors aérien) et dans les services de TIC et de l'Édition & diffusion. Dans le Manufacturier HT, la taille moyenne des entreprises se montait à 37 395 milliers d'euros en 2019. Elle a été multiplié par 1,6 de 2010 à 2019, la plus forte augmentation de l'ensemble des secteurs. Ce graphique n'inclut pas le secteur du Transport aérien qui possède peu d'entreprises et celles-ci sont de très grande taille.<fnref n="1" />

<footnote n="1">1. L'exclusion a deux motifs : le secret statistique d'une part et la distorsion graphique que cela crée d'autre part.</footnote>
### Encadré 1.1. : Micro-entreprises et auto-entrepreneurs

Notre population d'étude n'inclut pas les micro-entreprises et les auto-entrepreneurs (régime des micro-entrepreneurs depuis 2014). Pour rappel, en 2019, les données FARE recensent 4,4 millions d'unités légales pour une valeur ajoutée de 1136 milliards d'euros (voir INSEE, 2021). Cette population est principalement constituée d'entreprises sans salariés et notamment d'auto-entrepreneurs dont les valeurs sont imputées, raison principale pour laquelle nous les excluons de notre population d'étude du tissu productif. Il nous a semblé cependant intéressant de s'attarder un instant sur l'ascension récente de ce type d'activité entrepreneuriale. La hausse démarre en 2015 mais l'accélération de la création d'entreprises s'est produite en 2018. En 2021, Hofstetter (2022) observe un record de création d'entreprises en France atteignant le chiffre de 995 900 créations (les données corrigées dépassent même le million de création). C'est presque un quasi-doublement relativement aux flux annuels observés au cours de la période 2010-2017. Parmi ce flux de création en 2021, 64 % sont des auto-entrepreneurs. On observe dans le graphique ci-dessous que depuis 2018, la croissance des créations est fortement gouvernée par les micro-entrepreneurs. Ce sont les secteurs des services qui contribuent le plus à la croissance de 2021 notamment le secteur des transports et entreposage dont la croissance est alimentée par le développement de l'e-commerce. Un autre secteur fortement contributeur est celui des services scientifiques et techniques dont le dynamisme est porté par la création d'entreprises de conseil spécialisé. Seules 2 % des entreprises créées emploient au moins un salarié au moment de leur création. En 2022, les chiffres non-encore définitifs envisagent un total proche du million de créations dont plus de 650 000 de micro-entrepreneurs (source INSEE, Nombre de créations d'entreprises, séries trimestrielles brutes, données consultées le 14/06/2023). Selon Dorolle (2021), les 3/5 des entreprises créées sont toujours en activité 5 ans après leur date de création.

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Source des données: INSEE

## Section 1.2. Que produit le tissu productif ?

En matière de spécialisation sectorielle, c'est avant tout l'opposition services versus manufacturier qui fait l'objet des attentions. De nombreuses études ont pourtant souligné que cette opposition n'était plus autant porteuse de sens qu'autrefois en raison de la porosité des frontières entre les secteurs et de la réallocation d'une partie de la valeur productive externalisée vers des filiales de services (voir Fontagné et al., 2014; Fontagné et Harrison, 2017; Miroudot, 2019). C'est encore
plus vrai quand on analyse les données d'entreprises parce que de nombreuses entreprises manufac-
turières tirent une grande part de leur valeur ajoutée de leurs activités de services.<fnref n="2" /> Cependant le
débat sur la réindustrialisation s'est ravivé depuis la crise du Covid et de nombreuses politiques ont
pour objectif de renforcer les capacités de production manufacturière (voir Guillou, 2023a).

De nombreux commentaires sur le tissu productif français s'inquiètent de la désindustrialisation de l'économie française identifié par le recul de l'emploi industriel relatif. Il est en effet notable que le rythme de déclin de l'emploi manufacturier en France a été plus rapide que dans de nombreux pays depuis le début des années 1990 (voir Eudeline et al., 2012; Aussilloux et al., 2020). La France a cependant suivi une dynamique semblable à celles du Royaume-Uni et des Etats-Unis. Les inquiétudes économiques à l'égard de ce déclin tiennent aux caractéristiques productives de ce secteur en matière de R&D et de gains de productivité, d'exportations et de salaires, trois moteurs de la croissance économique. Par ailleurs, le secteur apparaît central dans la dynamique de la demande adressée aux autres secteurs. En matière de productivité, la spécialisation services versus industrie, ou plus précisément services à la personne versus reste de l'économie est jugée déterminante.<fnref n="3" /> En effet, selon la loi de Baumol (1967), les services à la personne présentent la particularité d'avoir une productivité dont la dynamique diverge de celle des salaires. Une économie où la part des services à la personne augmente fortement relativement au reste de l'économie pourrait connaître un ralentissement de sa productivité et une inflation salariale.

L'importance du secteur manufacturier dans la croissance a surtout été mise en évidence pour
les pays en développement souffrant de sous-industrialisation. Il existe peu d'évidences que la désin-
dustrialisation ait été un facteur de ralentissement de la croissance, toutes choses égales par ailleurs,
dans les pays développés. Il n'est d'ailleurs pas démontré que la désindustrialisation ne se produise
pas par un transfert des moteurs de la croissance vers les services. La désindustrialisation des pays
développés est principalement gouvernée par des chocs économiques d'offre et de demande. <fnref n="4" /> Ces
chocs peuvent concerner le manufacturier mais aussi d'autres secteurs en concurrence sur le mar-
ché des facteurs. <fnref n="5" /> En effet, partout, la désindustrialisation a pour contrepartie la tertiarisation de
l'économie dans les services à haute valeur ajoutée. Donc la désindustrialisation peut être aussi
le résultat de la croissance plus forte des autres secteurs et non de la décroissance des secteurs
manufacturiers. Cependant, en comparaison internationale, les choix d'investissement (décisions

<footnote n="2">2. C'est le cas dans l'automobile, où les activités financières mais aussi de réparation et de location et demain de partage des mobilités prennent un poids de plus en plus grand. C'est le cas aussi d'une entreprise comme Apple où les revenus de l'Apple Store, la plateforme d'applications, génère une grande part des revenus. C'est vrai aussi de Thalès, le champion français d'électronique de défense.</footnote>

<footnote n="3">3. Les services à la personne incluent tous les services directement fournis aux ménages et se différencient des services aux entreprises.</footnote>

<footnote n="4">4. L'idée qu'elle serait gouvernée par des préférences et notamment par des orientations culturelles est possible mais très probablement de second ordre.</footnote>

<footnote n="5">5. Par exemple, si le secteur du luxe ou de la finance connaît un choc de demande positif intense, les opportunités d'emplois dirigent l'absorption du travail et contraignent les autres secteurs.</footnote>
d'allocation du capital) qui se traduisent par un abandon des capacités de production manufac-
turière au profit d'autres secteurs sont des réponses à des environnements fiscalo-règlementaires
différenciés entre les pays et/ou à des vulnérabilités aux chocs mondiaux différenciés. Par exemple,
l'économie française a longtemps été singularisée par un coût du travail relatif plus élevé que ses
partenaires ainsi qu'une fiscalité du capital plus lourde et notamment des taxes grevant les capacités
de production (OCDE, 2013; DRIC, 2016). Ainsi une des motivations de la réforme des impôts
de production de 2019 était le poids distorsif de cet impôt sur le manufacturier relativement aux
autres secteurs en matière de capacités de production des usines manufacturières. La nature de
la spécialisation peut aussi entraîner une sensibilité plus forte à la concurrence croissante des pays
émergents et notamment de la Chine.

Au regard de la valeur ajoutée, la spécialisation de l'économie marchande est principalement
servicielle. Cela est vrai aussi en emplois ou en immobilisations (voir Tableau 1.2). Cependant, les
services étant un agrégat très disparate, il n'est pas juste de comparer le Manufacturier à l'ensemble
des services. Si on isole les grands ensembles de services, l'industrie est une activité économique
majeure (26 % dont 22 % pour le manufacturier) qui se compare au Commerce (21,1 %) et aux
services aux entreprises (Administratifs, Juridiques, Scientifiques et TIC, dont la somme des valeurs
ajoutées totalise 27 %). <fnref n="6" />

Remarquons qu'il y a eu des réallocations entre secteurs du manufacturier. On observe que la valeur ajoutée du Manufacturier haute-technologie (HT) croît deux fois plus vite que le Manufacturier basse-technologie (BT). <fnref n="7" /> Le graphique 1.2 permet de visualiser les différents secteurs qui composent le groupe du Manufacturier HT (en haut) et le groupe du Manufacturier BT (en bas) et leurs parts dans la valeur ajoutée marchande totale en 2010 et 2019.

La divergence d'évolution entre le Manufacturier HT et BT n'est vrai en emplois que sur la première sous-période (2010-2014), l'emploi du manufacturier BT croît d'environ 1 % sur les deux sous-périodes. Cela suggère des gains de productivité plus élevés dans le manufacturier HT que BT surtout après 2014. A l'intérieur du manufacturier, la première sous-période a connu une très forte diminution de la valeur ajoutée du secteur du raffinage (-39 %) et dans une moindre mesure des activités d'imprimerie (-3,8 %), de la fabrication de meubles (-3,7 %) et de la métallurgie (-3,4 %) alors que l'industrie du cuir et de la chaussures (+8 %), la fabrication de matériels de transport hors automobiles (+8 %), la fabrication de boissons (+4,9 %) et les activités de réparations et d'installation de machines (+4,3 %) augmentaient leur valeur ajoutée. Au cours de la deuxième sous-période 2014-2019, on observe beaucoup plus de taux de croissance positive, les plus élevés concernent le secteur du raffinage (+15,3 %), la fabrication de matériels de transport hors automobiles (+8,5 %) et l'industrie du cuir et de la chaussure (+5,8 %). On assiste donc

<footnote n="6">6. Rappelons que les pourcentages se réfèrent à l'ensemble du secteur marchand hors finance, immobilier et agri-culture tel qu'il a été défini précédemment.</footnote>

<footnote n="7">7. Le contenu technologique mesuré par l'intensité de R&D est la métrique de cette distinction entre haute technologie et basse technologie. Voir pour plus de détails l'annexe 2.</footnote>
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 1.2 – Part en % de la valeur ajoutée marchande des secteurs manufacturiers en 2010 et 2019</figcaption></figure>

Dans le haut de la figure on trouve l'ensemble des secteurs du Manufacturier HT et dans le bas de la figure, l'ensemble des secteurs du Manufacturier BT.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 1.3 – Taux de croissance individuel de la valeur ajoutée 2019-2020 par secteur</figcaption></figure>

Note : Les limites externes des boîtes correspondent aux premiers et derniers quartiles (25 et 75 %). Le trait du milieu indique la médiane (50 %). La ligne discontinue rouge indique la moyenne des taux de croissance des entreprises du secteur marchand.

à un mouvement contraire dans le secteur du raffinage (sans compensation cependant) mais à une confirmation de croissance après 2014 dans les secteurs en forte expansion avant. L'industrie automobile a connu une croissance faible de sa valeur ajoutée en première période (1,1 %) et légèrement plus soutenue en deuxième période (2,9 %), mais son emploi a diminué sur l'ensemble de la période. Ces évolutions sont cohérentes avec la dynamique des exportations françaises et de la demande s'adressant aux produits français.

On vérifie, en comparant les taux de croissance 2019-2020, que la crise causée par la pandémie de Covid-19 en 2020, a touché plus intensément les secteurs de l'Hôtellerie & restauration, du Transport aérien et les activités Loisir & Autres services. Dans une moindre mesure, les valeurs ajoutées du manufacturier HT, les services Administratifs & de soutien, et les autres services de Transport, ont diminué relativement à 2019. Les entreprises de la plus haute intensité numérique ont connu une croissance positive de leur valeur ajoutée en 2020. On voit clairement dans le graphique 1.3 que au sein d'un même secteur la vulnérabilité au choc Covid n'a pas été uniforme.

Les autres classes d'entreprises que nous observons nous permettent d'examiner la vulnérabilité de la spécialisation française au prix de l'électricité et les aptitudes des entreprises françaises à embrasser le tournant numérique. Ce qui est frappant est que l'intensité électrique ne révèle pas de faits saillants en matière de valeur ajoutée ou d'emplois. Il n'est pas possible de dire que l'économie
marchande est spécialisée dans des activités à intensité électrique plutôt faible ou plutôt forte, car la répartition de la valeur ajoutée et de l'emploi est assez équilibrée entre les quintiles — par définition le nombre d'entreprises dans chaque quintile est égal. Ce qui suggère que la valeur ajoutée et l'emploi sont distribués de manière homogène entre les quintiles électriques. Les classes des entreprises moyennement et fortement numérisée (C2 et C3), bien que de population étroite (5,3 % des entreprises), réalisent plus de la moitié de la valeur ajoutée et concentrent plus de la moitié des emplois et des immobilisations. Avoir du personnel numérique confère de fait du pouvoir de marché. Parmi elles, les entreprises fortement numérisées (C3) n'ont pas été affectées par la crise en 2020 puisque leur valeur ajoutée a crû de 6 %.

Les taux de croissance annuel moyen (Tableau 1.3) suggèrent des reallocations d'emplois entre les secteurs et entre les classes qui sont informatifs du changement de la spécialisation. En règle générale, la deuxième période connaît de plus forts taux de croissance, la première période étant marquée par la crise financière de 2008. Les secteurs les plus intensifs en numérique et en technologie ont connu la plus forte croissance de la valeur ajoutée (Manufacturier HT, services TIC, classe C3) mais les services Administratifs, Juridiques & comptables ont connu une forte croissance à la fois de leur valeur ajoutée et de l'emploi, surtout sur la deuxième période. Se confirme donc la numérisation de l'économie et la spécialisation en services. Le secteur manufacturier croît légèrement au-dessus de la moyenne du secteur marchand sur la deuxième période en valeur ajoutée mais la croissance de l'emploi total est surtout gouvernée par le secteur des services administratifs. Pour rappel, on trouve entre autres dans ce secteur agrégé, les services de location de capital (location-bail) et d'entreprises d'emplois intérimaires (location de personnel). Remarquons que ces secteurs alimentent le secteur manufacturier. Finalement il est à noter que les quintiles d'intensité électrique faible ont connu, de 2014 à 2019, une croissance plus forte en valeur ajoutée que les quintiles de plus forte intensité électrique. C'est également très net en matière d'emplois et d'immobilisations.

## Section 1.3. Emploi et reallocations

Dans le tableau 1.2, l'emploi est mesuré en équivalent temps plein (ETP) afin de capturer le volume de travail utilisé dans le processus de production. Cette mesure permet notamment de prendre en compte les différences de volume de travail effectué par les salariés à temps partiel et les salariés à temps plein. En matière d'emplois, la hiérarchie du poids économique des secteurs est conservée. Les services capturent la majorité de l'emploi avec par exemple 21 % pour le Commerce, 13,4 % pour les services Administratifs et 6,7 % pour l'Hôtellerie & restauration en 2019. Le manufacturier absorbe au total 22,3 % de l'emploi du secteur marchand. Le Manufacturier BT capture la majeure partie de l'emploi manufacturier pour 12,6 % contre 7,2 % pour le Manufacturier HT. La construction représente quant à elle 10 % de l'emploi. On constate notamment que les secteurs de haute technologie ont une part en emplois inférieure à leur part en valeur ajoutée soulignant une intensité capitalistique plus élevée de leur processus de production. Cette observation est confortée par les classes d'intensité numérique où les deux classes supérieures ont un contenu
en emploi de leur valeur ajoutée plus faible que la classe d'entreprises avec une intensité numérique nulle (C1-Nulle). Les entreprises à fort emploi numérique ont souvent un capital en technologie de l'information et des communications élevé.

La répartition des emplois une année donnée cache cependant une dynamique simultanée de création et de destruction d'emplois à l'intérieur des classes mais aussi entre elles car les emplois se peuvent entre les entreprises. Le dynamisme des entreprises se mesure notamment par leur capacité à générer de nouvelles opportunités d'emploi. Ce dynamisme se manifeste simultanément à travers des créations et destructions d'emplois. Cette dualité reflète un mouvement continuel de réallocation des emplois entre entreprises. Duhautois (2002) observe ce phénomène de réallocation des emplois sur données d'entreprises françaises dès les années 1990. Selon lui, un emploi sur cinq est concerné par les reallocations d'emplois. Caballero et Hammour (1994) suggèrent que la turbulence de l'emploi est bénéfique pour l'économie dans la mesure où il permet de déplacer l'emploi vers des entreprises plus productives et ainsi stimuler la croissance de la productivité. Néanmoins, ce processus de réallocation est aussi coûteux en particulier pour les salariés qui perdent leur emploi. D'une part, les flux d'emplois cachent d'importants flux de salariés : Duhautois et Petit (2023) estiment qu'en France dans les établissements de plus de dix salariés, pour une création annuelle d'emploi, un établissement embauche cinq salariés et se sépare de quatre salariés. Tandis que pour la destruction d'un emploi, un établissement embauche quatre salariés et se sépare de cinq salariés. D'autre part, les pertes d'emplois engendrent de moindres revenus et des difficultés de retour à l'emploi. Bertheau et al. (2022) montrent qu'un an après une perte d'emploi, les revenus annuels sont 20 % inférieurs à ceux obtenus avant la perte d'emploi et 10 % inférieurs à l'horizon de cinq ans. Par ailleurs, la probabilité d'être sans emploi un an après une perte d'emploi augmente de 10 % et de 5 % à l'horizon de cinq ans. La perte d'emploi inhérente aux reallocations marque la trajectoire professionnelle des salariés. En outre, Barlevy (2002) explique que des congestions sur le marché du travail entravent le retour des travailleurs à un emploi adéquat — en cohérence avec les qualifications du travailleur — en période de crise. Dans ce cas, les travailleurs ne peuvent plus utiliser leurs compétences et leur expérience de manière productive entraînant ainsi une baisse de la productivité.

Pour capturer les reallocations d'emplois, nous utilisons à présent une mesure de l'emploi en effectifs (et non plus en ETP comme dans les tableaux 1.2 et 1.3). Dès lors, l'emploi est défini par le nombre de salariés présents dans l'entreprise au 31 décembre de l'année considérée. Sur la période 2010-2020, plus d'un emploi sur cinq (22,5 %) est créé ou détruit. Les créations et les destructions d'emplois annuelles représentent respectivement environ 11,7 % et 10,8 % de l'emploi sur la période 2010-2020. Sur la première sous-période 2010-2014, les créations d'emplois sont presque égales aux destructions soulignant une certaine stabilité de l'emploi marchand. Sur la période 2014-2019, les créations d'emplois deviennent nettement supérieures aux destructions. Ainsi, l'emploi est relativement stable entre 2010 et 2014 tandis qu'il augmente entre 2014 et 2019. Le début de la crise sanitaire en 2020 marque une baisse simultanée des créations et des destructions d'emplois par rapport à 2019. Par conséquent, le taux de réallocation connaît lui aussi
une diminution, bien qu'il retourne à un niveau proche de celui observé entre 2010 et 2014. On observe ainsi un ralentissement des mouvements d'emplois reflétant un moindre dynamisme du tissu productif. Les destructions d'emplois restent plus élevées que les créations générant ainsi une baisse de l'emploi du secteur marchand en 2020.<fnref n="8" />

Les évolutions des flux d'emplois agrégés recèlent une hétérogénéité sectorielle éclairante pour analyser les effets de la crise sanitaire. A cet effet, le tableau 1.1 décline les flux d'emplois par secteur entre 2019 et 2020. Les mouvements d'emplois apparaissent significativement moins importants dans les secteurs industriels que dans les secteurs de services. En effet, seul 8,1 % et 13,5 % des emplois sont concernés par des créations ou des destructions dans le Manufacturier de haute et de basse technologie tandis qu'elles concernent 18 % des emplois dans le commerce, 21,4 % dans les services scientifiques et techniques et 35,1 % dans l'hôtellerie-restauration par exemple. Néanmoins, bien que cette crise soit singulière, les services sont en général plus sujet à des mouvements que l'industrie pour des raisons structurelles. Duhautois (2002) propose quatre explications au degré de turbulence plus élevé des secteurs de services relativement aux secteurs industriels. Premièrement, la plus faible intensité capitalistique de certains de ces secteurs serait associée à des réallocations plus importantes en raison des plus faibles délais d'apprentissage sur les équipements. Deuxièmement, la concentration plus élevée de certains secteurs industriels empêche les mouvements de main d'œuvre permettant les réallocations de ressources vers les entreprises plus productives. Troisièmement, la tertiarisation de l'économie s'accompagne d'une montée en qualification de la main d'œuvre. Or cette main d'œuvre qualifiée aurait plus d'opportunités d'emplois attractifs engendrant ainsi plus de mouvements sur le marché du travail. Finalement, la tertiarisation de l'économie engendre aussi une flexibilité contractuelle accrue provenant d'une utilisation plus régulière des contrats particuliers tels que les contrats à durée déterminée facilitant ainsi les mouvements de main d'œuvre.

Bien que les réallocations d'emplois soient plus importantes pour les services que dans les secteurs manufacturiers, on observe des différences sectorielles majeures de contribution à la baisse de l'emploi du secteur marchand entre 2019 et 2020. Les industries manufacturières de haute et de basse technologies ne résistent pas et affichent une baisse de l'emploi de respectivement, -1,9 % et -1,2 %. Les secteurs de services les plus affectés par les mesures de confinement subissent une baisse significative de leur emploi. On y retrouve le cas de l'Hôtellerie & restauration dont l'emploi diminue de -11,1 %, le secteur Loisir & Autres services (-5,4 %) et celui du Transport aérien (-7 %). D'autres secteurs moins impactés par ces mesures connaissent une croissance de l'emploi tels que les secteurs de l'Eau & électricité, du Commerce, de la Construction et des services TIC.

Finalement, une exploration du comportement microéconomique des entreprises à l'origine des flux d'emplois permet de mieux cerner leurs réactions au choc de la crise sanitaire amorcée en 2020. Si les ajustements d'emplois agrégés du secteur marchand sont relativement lisses et continus, l'ob-

<footnote n="8">8. Heyer (2023) montre, sur des données de branches et sur un périmètre marchand plus large, qu'environ 1 million d'emplois ont été créés entre 2020 et 2022. Cela tient à la dynamique de création d'emplois après la crise.</footnote>
<table><caption>Table 1.1 – Flux d'emplois sectoriels entre 2019 et 2020
Taux de création, taux de destruction et taux de réallocation en %</caption><thead><tr><th></th><th>Taux de création (a)</th><th>Taux de destruction (b)</th><th>Taux de création net (a) - (b)</th><th>Taux de réallocation (a) + (b)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Manuf. HT</td><td>3,1</td><td>5,0</td><td>-1,9</td><td>8,1</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>6,2</td><td>7,3</td><td>-1,2</td><td>13,5</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>4,4</td><td>3,4</td><td>1,0</td><td>7,8</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>5,4</td><td>5,7</td><td>-0,3</td><td>11,0</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>9,4</td><td>8,5</td><td>0,9</td><td>18,0</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>9,8</td><td>12,6</td><td>-2,8</td><td>22,4</td></tr><tr><td>Serv. jurid. & Compta.</td><td>10,6</td><td>8,6</td><td>2,0</td><td>19,2</td></tr><tr><td>Construction</td><td>12,8</td><td>9,4</td><td>3,4</td><td>22,2</td></tr><tr><td>Transport</td><td>12,6</td><td>12,8</td><td>-0,3</td><td>25,4</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>8,9</td><td>7,9</td><td>1,0</td><td>16,8</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>12,0</td><td>23,1</td><td>-11,1</td><td>35,1</td></tr><tr><td>Edition-Diffusion</td><td>10,9</td><td>9,8</td><td>1,0</td><td>20,7</td></tr><tr><td>Loisir & Aut. serv.</td><td>12,3</td><td>17,7</td><td>-5,4</td><td>30,0</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>10,2</td><td>11,2</td><td>-1,0</td><td>21,4</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>0,6</td><td>7,7</td><td>-7,0</td><td>8,3</td></tr><tr><td>Secteur Marchand</td><td>9,5</td><td>10,3</td><td>-0,8</td><td>19,8</td></tr></tbody></table>

Note : l'emploi des entreprises correspond au nombre de salariés présents dans l'entreprise au 31 décembre de l'année considérée. Les taux sont exprimés en pourcentage.

Sources : FARE (Insee), calculs des auteurs.

servation des variations de l'emploi au niveau des entreprises révèle des comportements beaucoup plus hétérogènes. D'une part, l'inaction est une caractéristique notable du comportement des entreprises. Sur la période 2010-2019, environ un tiers des entreprises de notre échantillon n'ajustent par leur niveau d'emploi d'une année sur l'autre. Bertola et Caballero (1990) expliquent l'inaction des entreprises par l'existence de coûts fixes d'ajustement de l'emploi. En présence de tels coûts, elles ajustent leur niveau d'emploi lorsqu'elles sont exposées à des chocs importants et persistants car le coût de l'inaction devient supérieur au coût associé à l'ajustement de l'emploi. Sinon, elles n'ajustent pas l'emploi pour éviter de faire face à ces coûts. D'autre part, la présence de tels coûts implique des variations d'emplois quantitativement importantes au niveau des entreprises. Dans notre échantillon, un tiers des destructions proviennent d'entreprises qui diminuent leur emploi de plus de 25 % tandis que 38 % des créations sont issues d'entreprises dont l'emploi croît d'au moins 25 % sur la période 2010-2019. En outre, 39 % des créations d'emplois proviennent des entrées d'entreprises tandis que 44,8 % des destructions sont générées par des sorties d'entreprises.

Le graphique 1.4 expose la distribution du taux de croissance de l'emploi des entreprises pour 2018-2019 en gris et 2019-2020 en bleu. Environ 45,1% des entreprises ont un taux de croissance de l'emploi allant de 0% à 20% entre 2019 et 2020 contre 32,4% entre 2018 et 2019. Cet accroissement provient surtout d'une stagnation accrue de l'emploi au sein des entreprises. L'inaction des entreprises augmente : 37,4 % des entreprises maintiennent leur emploi constant entre 2019
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 1.4 – Distribution du taux de variation annuel de l'emploi des entreprises</figcaption></figure>

Note : l'emploi des entreprises correspond au nombre de salariés présents dans l'entreprise au 31 décembre de l'année considérée. Les taux de variations sont exprimés en pourcentage. Chaque barre capture un intervalle de taux de croissance de 0,2 point de pourcentage. Les valeurs 2 et -2 aux deux extrêmes du graphique sont associées respectivement aux créations et aux destructions d'emplois issues des entrées et sorties d'entreprises étant donné la définition du taux de croissance normé.

Sources : FARE (Insee), calculs des auteurs.

et 2020 au début de la crise sanitaire contre 25,7 % entre 2018 et 2019. On observe notamment une baisse des variations de l'emploi provenant des entrées et sorties d'entreprises : 11,8 % des entreprises contribuent aux créations d'emploi par leur entrée et 8,9 % contribuent aux destructions d'emplois par leur sortie entre 2019 et 2020 contre respectivement 15,1 % et 12,1 % entre 2018 et 2019. Enfin, les entreprises pérennes contribuent moins aux créations d'emplois tout en contribuant légèrement plus à leur destruction au début de la crise sanitaire. En effet, 21,2 % des entreprises sont pérennes et créatrices d'emplois tandis que 20,6 % sont pérennes et destructrices d'emplois en 2020 contre respectivement 27,1 % et 20 % l'année précédente.

Face à l'ampleur du choc sanitaire, les entreprises réagissent par une réduction des créations d'emplois, un degré d'inaction plus important et moins de sorties. Ces comportements s'expliquent en partie par l'incertitude quant à l'évolution de la crise ainsi que par la mise en place par le gouvernement de mesures de soutien massives aux entreprises, notamment de la généralisation du mécanisme de chômage partiel. Ces comportements entraînent une moindre réallocation de l'emploi ayant des effets potentiellement ambigus sur l'évolution de la productivité à moyen terme. D'une part, l'absorption d'une partie du choc par l'État a amoindri les pertes de revenus associées
au chômage issu de l'ajustement des entreprises. A pu être évitée une dépréciation du capital humain liée au chômage de longue durée qui réduit la productivité et le potentiel de croissance de l'économie. En conséquence, les mesures de soutien auraient eu un effet au final positif sur l'évolution de la productivité. D'autre part, le moindre dynamisme de l'emploi observé a entravé probablement le déplacement de ressources des entreprises les moins productives vers les entreprises les plus productives avec pour effet de réduire durablement les gains de productivité agrégée.

## Encadré 1.2 : Créations, destructions et réallocations d'emplois

Nous estimons les taux de création et de destruction d'emplois des entreprises sur la base des travaux de Davis et Haltiwanger (1992). La qualité des observations entraîne des biais dans l'estimation de ces indicateurs. Premièrement, nous n'observons pas les flux internes à l'entreprise notamment ceux entre établissements d'une même entreprise. Deuxièmement, les flux infra-annuels d'emplois ne sont pas reportés ce qui entraîne un biais d'agrégation temporel (Shimer, 2012). Troisièmement, nous ne considérons pas les changements de structure issus des fusion-acquisitions et des scissions d'entreprises. Néanmoins, ces indicateurs restent pertinents pour fournir une image du dynamisme du tissu productif. Le taux de croissance de l'emploi d'une entreprise i entre $t$ et $t-1$ est mesuré par

$$g_{i,t} = \frac{E_{i,t} - E_{i,t-1}}{X_{i,t}}$$

avec $X_{i,t} = (E_{i,t} + E_{i,t-1})/2$ une mesure de la taille en emplois de l'entreprise. Cet indicateur capture non seulement les créations et destructions d'emplois des entreprises pérennes mais aussi celles issues des entrées et sorties d'entreprises. En effet, $g_{i,t}$ prend une valeur de 2 lorsque une entreprise est entrante, c'est à dire présente en $t$ mais absente en $t-1$. Au contraire, $g_{i,t}$ prend une valeur de -2 lorsqu'une entreprise est sortante, c'est à dire présente en $t-1$ mais absente en $t$. Ces taux de croissance d'emplois par entreprise sont ensuite agrégés pour offrir des mesures de créations et destructions d'emplois par catégories d'entreprises (secteur, taille, âge par exemple). Le taux de création brut d'emplois de la catégorie $s$ est égale à la somme des taux de créations d'emplois des entreprises de la catégorie $s$ pondérée par leur poids dans la catégorie considérée.

$$C_{s,t} = \sum_{g_{i,t} \ge 0, i \in s} \frac{X_{i,t}}{X_{s,t}} g_{i,t}$$

avec $X_{s,t} = (E_{s,t} + E_{s,t-1})/2$ et $E_{s,t} = \sum_{j \in s} E_{j,t}$. De même, le taux de destruction brut d'emplois dans la catégorie $s$ est égale à la somme des taux de destructions d'emplois des entreprises de la catégorie $s$ pondérée par leur poids dans la catégorie considérée,

$$D_{s,t} = \sum_{g_{i,t} < 0, i \in s} \frac{X_{i,t}}{X_{s,t}} g_{i,t}.$$

Le taux de création net d'emplois de la catégorie $s$ se mesure par la différence entre le taux de création et de destruction d'emplois.

$$NET_{s,t} = C_{s,t} - D_{s,t}.$$

Ce taux mesure la variation nette de l'emploi. Un taux positif indique que l'emploi net a augmenté au cours de la période considérée, tandis qu'un taux négatif indique une diminution nette de l'emploi. Enfin, le taux de réallocation des emplois se mesure par la somme des taux de création et de destruction.

$$REA_{s,t} = C_{s,t} + D_{s,t}$$

Cet indicateur fournit une mesure de l'ampleur des créations et des destructions d'emplois de l'économie. Il capture le dynamisme tissu productif en termes de rotation des emplois. Un taux élevé de réallocation des emplois indique une rotation élevée des emplois entre les entreprises.
## Section 1.4. Immobilisations corporelles et incorporelles

Le capital productif est le facteur de production qui révèle l'assise physique et structurelle de la production. Il n'existe pas de théorie de la croissance qui ne s'intéresse à l'accumulation du capital productif. L'augmentation de la productivité du travail repose sur la mise à disposition de plus de capital productif pour le travailleur, l'innovation nécessite des investissements en R&D et l'immatérialité du capital est une donnée de plus en plus incontournable du potentiel de croissance de l'économie (Haskel et Westlake, 2017).

L'accumulation de capital repose sur la décision d'investissement des entreprises qui est à la fois déterminante des fluctuations économiques (théorie de l'accélérateur) mais aussi de la croissance potentielle (accumulation de capital et stock de connaissance). Par ailleurs, l'évolution de l'investissement post-crise est un élément critique de l'appréciation des cicatrices laissées par une crise économique, notamment au regard de la dynamique future de la productivité. En règle générale, l'investissement chute avec le ralentissement de l'activité économique en réponse avec des anticipations de demande à la baisse. De plus les crises économiques détériorent les conditions de financement des investissements, ce qui réduit les décisions d'investissement des entreprises dépendantes du crédit bancaire. Campello et al. (2011) montrent le rôle central de l'investissement, parce qu'il est un vecteur d'amélioration qualitative de la production et de progrès technique, dans la persistance du ralentissement de la production et de la productivité après la crise financière de 2009.

Ici encore, la crise Covid a eu des effets singuliers sur l'investissement, notamment en raison des politiques de soutien des gouvernements. Hoang et al. (2022) montrent, pour les Etats-Unis, que les mesures de soutien aux entreprises et aux ménages mais aussi l'ensemble des politiques de protection contre la pandémie ont joué positivement sur l'investissement des entreprises notamment en réduisant le niveau d'incertitude.

Outre que les conditions de financement ont été préservées — notamment grâce aux prêts garantis par l'Etat — une demande supplémentaire en investissement pour assurer la transition numérique et environnementale ont inscrit les investissements dans une dynamique soutenue. C'est ce que confirment différentes enquêtes auprès des entreprises rapportées par l'Banque de France (2022). Cette étude fait par ailleurs observer, pour la France, une résistance du taux d'investissement en 2020 alors que ce taux a baissé pour les différents pays de la zone euro et aux Etats-Unis. Nous constatons également dans le graphique 1.6 une augmentation du taux d'investissement.

Le total de l'investissement corporel se montait pour notre population à 188 milliards d'euros en 2019 et atteint en 2020, 225 milliards d'euros. Le graphique 1.6 montre l'augmentation du taux d'investissement depuis 2014 — parallèle avec l'augmentation du taux de marge que nous allons observer (voir section 3) — et un étonnant saut en 2020 avec plus de 6 points de pourcentage de hausse par rapport à 2019. Cette augmentation est principalement le fait des entreprises des services de Transport dont le total a augmenté de plus de 50 milliards d'euros entre 2019 et 2020. La distinction entre taux d'investissement des entreprises qui investissent (restriction de
stricte positivité des investissements) et celui sans restriction se justifie parce que la moitié des entreprises ont un investissement corporel nul chaque année et cette proportion n'augmente pas en 2020. Il existe cependant beaucoup de variance par taille d'entreprises : par exemple en 2019, 54 % des TPE n'investissent pas, 13 % des PME et moins de 1 % parmi les ETI et les GE. Certains secteurs, abritant un plus grand nombre de petites entreprises mais aussi étant moins capitalistiques ont une plus forte proportion d'entreprises qui n'investissent pas. Il en résulte que les ETI et les GE concentrent les 2/3 de l'investissement corporel. L'investissement est encore plus concentré que le chiffre d'affaires : chaque année, depuis 2010, les 100 premiers investisseurs du secteur marchand réalisent autour de 40 % du total de l'investissement corporel. Outre les grandes entreprises, certains secteurs sont également fortement contributeur à l'investissement du secteur marchand : par ordre décroissant de contribution, les services de Transport, l'Eau & électricité, les services Administratifs & de soutien, les services TIC et le Manufacturier concentrent en 2019 près de 75 % des investissements corporels alors qu'ils ne totalisent que 50 % de la valeur ajoutée.

Précisément, en raison des investissements dans le matériel de transport et les infrastructures, le secteur des Transports (incluant la logistique, le ferroviaire, le maritime, le transport routier) a réalisé plus du tiers des investissements corporels du secteur marchand, alors que l'industrie en a réalisé le quart (dont près de la moitié par le secteur de l'Eau & électricité). Les services Administratifs réalisent 10 % du total en raison des activités de crédit-bail qui constituent un sous-secteur important en son sein. Enfin, soulignons que relativement à sa taille, le secteur des services TIC investit beaucoup en actif corporel (6,6 %) notamment parce qu'il inclut les entreprises de Télécommunications. Les entreprises les plus intensives en électricité investissent proportionnellement plus que celles moins intensives. En 2020, l'investissement corporel du secteur marchand a augmenté (+19,7 %) mais ce taux de croissance est essentiellement tiré par le secteur des Transports. A l'exception du secteur de la Construction et des services Juridiques & comptables et TIC, tous les autres secteurs ont moins investi en 2020 relativement à 2019.

Si le taux d'investissement agrégé du secteur marchand est en moyenne de 18 % (en ne tenant compte que des entreprises qui ont un investissement positif), l'hétérogénéité par taille d'entreprises et par secteur, se double d'une forte hétérogénéité entre les entreprises elles-mêmes comme le montre la distribution des taux d'investissement individuel par secteur (Graphique 1.5). On constate bien que certains secteurs abritent plus d'entreprises qui investissent beaucoup (services de Transport, Aérien et autres ; Eau et électricité ; services Administratifs & de soutien) et que la moyenne des taux d'investissement individuels de 15 % en 2019 (ligne hachurée rouge) est tirée par la moitié des entreprises de ces secteurs. En revanche, si dans les autres secteurs, on trouve des entreprises qui investissent au moins 15 % de leur valeur ajoutée, les médianes de ces secteurs sont en-deçà de 10 % et notamment dans les secteurs manufacturiers.

Le taux d'investissement présenté ne concerne que les investissements corporels, or, les entreprises françaises investissent également dans des actifs incorporels. Etant donné l'importance de ces investissements dans la création de valeur, le total des immobilisations par classe présenté dans le tableau 1.2 somme les immobilisations corporelles et incorporelles. Nous observons les immobilisa-
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 1.5 – Distribution des taux d'investissement individuels en 2019</figcaption></figure>

Note : La moyenne des taux d'investissement des entreprises qui investissent est de 15 %.
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 1.6 – Evolution du taux d’investissement du secteur marchand 2010-2019</figcaption></figure>

Source : FARE (INSEE) 2010 et 2019. La ligne hachurée rouge indique la moyenne du secteur marchand sur l'ensemble de la période. TI ss retrictions correspond au taux d'investissement qui rapporte la somme des investissements corporels de toutes les entreprises sur la valeur ajoutée totale du secteur marchand, alors que TI positifs correspond au taux d'investissement des entreprises qui déclarent un investissement positif.
tions corporelles et incorporelles telles qu'elles sont enregistrées dans le bilan des entreprises. Elles sont une mesure du capital à sa valeur initiale ou au coût historique, puisque la dépréciation des actifs n'est pas prise en compte. Cela inclut donc les actifs matériels (corporels) tels que les terrains, les bâtiments, les usines, les machines, les ordinateurs, le matériel d'agencement ou les matériels de transport mais aussi les actifs immatériels (incorporels) tels que les brevets, les marques, les droits de propriété intellectuelle, les logiciels, la R&D mais aussi les fonds de commerce.

Les immobilisations sont une mesure du capital productif accumulé par les entreprises. Variable clé de la productivité et de la croissance future, les immobilisations indiquent aussi la nature capitalistique de l'activité, c'est-à-dire la quantité de capital relativement au reste des facteurs de production qui est nécessaire pour produire une unité de valeur ajoutée.

Au cours de la dernière décennie, on observe une montée de la proportion de capital immatériel relativement au capital matériel, que l'on observe dans tous les pays riches mais particulièrement en France. Guillou et Mini (2019) montrent une forte croissance du capital immatériel au détriment du capital matériel, preuve que les industries intensives en capital matériel ont désinvesti. Les investissements en logiciels et en R&D sont particulièrement dynamiques relativement aux autres composantes du capital.

Les immobilisations étant proportionnelles à la taille, on observe une concentration des actifs immobilisés dans les ETI et les GE. Il est remarquable cependant que l'année 2020 a connu une croissance plus importante des immobilisations dans les TPE et les PME qu'il faut mettre en relation avec la dynamique d'investissement gouvernée par l'accès au Prêts garantis par l'Etat (PGE).

L'observation de la répartition sectorielle montre que ce sont les secteurs industriels, le Transport et le Commerce qui concentrent les immobilisations (68 % pour 55% de valeur ajoutée). La crise Covid a conduit le Manufacturier HT et le Transport aérien à désinvestir ou à stopper leur accumulation de capital. En revanche le Manufacturier BT a augmenté cette accumulation, ce qui peut refléter des investissements de remplacement et de modernisation permis par le ralentissement voire l'arrêt de l'activité concomitant avec l'accès aux PGE. Les entreprises à forte intensité électrique sont plus capitalisées que les entreprises à plus faible intensité électrique. Si on rapporte les immobilisations à la valeur ajoutée, les entreprises fortement numérisées sont plus capitalisées par unité de valeur ajoutée que les entreprises qui ne sont pas numérisées (C1-Nulle). Cela tient sans doute à l'association des entreprises numérisés à un investissement en matériel TIC élevé, mais aussi à ce que ce groupe inclut les entreprises de télécommunications dont les investissements en infrastructure sont élevés.

Le dynamisme de l'accumulation du capital impacte fortement la trajectoire de croissance. Sur les deux périodes observées (Tableau 1.3), l'accumulation de capital est plus soutenue dans les secteurs des services que dans le manufacturier signe d'un recul de l'accumulation du capital pour produire des produits manufacturés alors que les services, hors services Juridiques & comptables, tirent la croissance des immobilisations. C'est ainsi qu'on observe que les services ont bien pris le relais du secteur manufacturier dans l'accumulation du capital, facteur clé de la croissance. Que ce soit le Manufacturier HT ou le Manufacturier BT, leurs immobilisations ont augmenté moins vite
que le secteur marchand dans son ensemble en moyenne. Cependant les services aux entreprises et notamment les services administratifs et scientifiques et techniques ont fortement augmenté leur capitalisation d'actifs. On remarque un net ralentissement de l'accumulation de capital des services TIC, ce qui peut paraître surprenant, alors que par ailleurs les groupes d'entreprises numérisées (C2 et C3) ont connu, au cours de la deuxième période, la croissance parmi la plus forte (+7 %) du secteur marchand. Notons que les services TIC incluent le secteur des Télécommunications qui investit dans les infrastructures.

La dynamique des immobilisations conforte le rôle important des services dans la croissance de l'économie française.
## Encadré 1.3 : Faillites d'entreprises

Les causes de faillite sont multiples. Elles tiennent bien entendu à la situation financière des entreprises mais aussi à d'autres caractéristiques telles que leur environnement concurrentiel, ou encore les qualités, l'expertise et les stratégies mises en place par les décideurs mais aussi le secteur, l'âge et la taille de l'entreprise (Ooghe et De Prijcker, 2008). En France, les très petites entreprises (TPE), notamment les plus jeunes, sont particulièrement exposées (Morénillas et Sklénard, 2020). Carter et Auken (2006) a identifié trois problèmes majeurs différenciant les entreprises défaillantes : le manque de connaissances, les difficultés d'accès à l'endettement et le climat économique. Ces deux derniers éléments sont étroitement liés au cycle économique, ce qui fait du taux de faillite des entreprises une variable cyclique (Jaimovich et Floetotto, 2008).

Les coûts économiques des faillites concernent aussi bien les entreprises elles-mêmes, mais aussi leurs créanciers, concurrents, fournisseurs et clients, et ont des effets plus larges sur le reste de la société Branch (2002). En effet, un nombre (trop) important de faillites affecte la dynamique concurrentielle intra-sectorielle (cependant de manière ambigüe selon la concentration, cf. Lang et Stulz, 1992), mais a aussi des répercussions sur d'autres secteurs, premièrement le secteur bancaire, mais aussi par le biais des relations de crédit, sur le reste du réseau (Battiston et al., 2012). Les effets négatifs peuvent être aussi liés à la difficulté de réallocation des ressources (irréversibilité du capital et délais de réemploi des travailleurs) ainsi qu'aux effets indirects de pertes de connaissances tacites, de réduction de la diffusion des connaissances et de la consommation dans l'environnement proche de l'entreprise liquidée Bernstein et al. (2019). D'un autre côté, selon le modèle de destruction créatrice, le renouvellement des entreprises a également des effets positifs sur l'innovation (Aghion et Howitt, 1992) et la réallocation des parts de marché au cours du cycle économique permet d'augmenter le taux de croissance global en favorisant la croissance et la survie des entreprises les plus productives (Foster et al., 2001).

La question est alors de savoir si l'Etat a un rôle à jouer pour limiter le taux de faillites lors des crises économiques, et si oui, lequel. Si la question est éminemment politique, certains éléments de réponse peuvent être identifiés par l'étude des crises passées, qu'elles soient purement économiques ou non (cf. l'épidémie de Covid-19). Un des risques liés à la manipulation des mécanismes de sélection de marché par l'intervention publique est présenté par la littérature qui se penche sur la zombification de l'économie (Caballero et al., 2008; Banerjee et Hofmann, 2022).

Ces entreprises zombies font référence à des entreprises endettées et insolvables, qui ne doivent leur survie qu'aux conditions de crédit favorables, comme dans le contexte japonais des années 1990 (Caballero et al., 2008), ou plus généralement la situation de taux d'intérêt très faibles dans les pays développés des 20 dernières années. Banerjee et Hofmann (2018, 2022) quantifient la croissance de ces entreprises, définies comme celles dont les profits ne couvrent pas les frais de financement, et qui ne sont donc pas rentables. Si elles n'étaient que marginales dans les années 1980 (4 % des entreprises), elles représentaient en 2017 15 % des entreprises. En lien avec la question des faillites qui nous concerne, seulement 25 % de ces entreprises zombies seraient destinées à sortir du marché. Celles qui survivent présentent des performances de long terme plus faibles par rapport aux firmes rentables. L'impact de cette zombification ne concerne pas seulement la productivité agrégée plus faible, mais aussi des effets indirects négatifs sur l'emploi et l'investissement des entreprises concurrentes. En effet, dans leur étude du cas japonais, Ahearne et Shinada (2005) ont montré que la productivité et les mécanismes de sélection étaient plus faibles dans les secteurs ayant des concentrations de firmes zombies importantes.
Comme Caballero et al. (2008), ces auteurs attribuent un rôle crucial au comportement des banques japonaises qui ont accordé des crédits subventionnés, respectant ainsi les accords de Bâle sur leur capitalisation, sous l'œil complaisant des autorités bancaires et gouvernementales. Les soutiens financiers généreux des gouvernements aux entreprises lors de la crise de la COVID-19 a pu aussi contribuer au développement du taux de zombification de l'économie. Zoller-Rydzek et Keller (2020) montrent dans leur modèle théorique que les responsables politiques font face à un conflit entre un taux de chômage de court terme élevé dans le cas d'une intervention trop faible, et l'augmentation des dépenses publiques à long terme dans le cas contraire. Prenant pour sujet d'étude les prêts garantis par l'Etat suisse, ils mettent en avant la difficulté de déterminer le niveau optimal de soutien. Il s'agirait en effet de permettre une "hibernation" de l'activité des entreprises afin qu'elles passent sans encombre la période difficile, sans pour autant créer des firmes zombies si la générosité est trop grande (Cros et al., 2020; Didier et al., 2021). Dans le cas italien, Pelosi et al. (2021) estiment que les mesures de soutien aux entreprises n'ont pas accentué le phénomène car les entreprises zombies y ont eu relativement moins recours et ont eu une probabilité de sortie plus importante. La crise aurait alors eu dans ce cas un effet partiel de réallocation vers les entreprises les plus productives. Plusieurs études se sont penchées sur la question dans le cas français. Cros et al. (2020) ont été les premiers à évaluer l'évolution des faillites en France lors du début de la crise. Malgré une diminution importante des faillites en 2020 par rapport à 2019, les facteurs explicatifs (dette et productivité) restant inchangés, les auteurs concluent à une mise en hibernation de l'économie et rejettent le terme de zombification tout comme Guerini et al. (2022). Cette tendance a continué en 2021, représentant alors une baisse des faillites d'un peu moins de 50 % par rapport à 2019 (Boekwa Bonkosi et al., 2021; Maadini et Hadjibeyli, 2022). Maadini et Hadjibeyli (2022) attribuent une partie de ces résultats au soutien public aux entreprises dès mars 2020, qui a notamment bénéficié aux secteurs les plus touchés par la crise. Cependant et contrairement aux résultats initiaux de Cros et al. (2020), ils estiment que la sélection de marché a été affaiblie lors de la crise. Les premiers mois de 2023 en France (voir Figure ci-dessous) ne permettent pas d'observer un rattrapage numérique mais la direction est donnée. Il est donc encore tôt pour identifier la part de la zombification, celle des entreprises robustes sauvées par les aides et celle de l'hibernation.

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Source des données: Banque de France
## Section 1.5. Conclusions

La nature de ce qu'une économie produit compte pour sa trajectoire de croissance. L'évolution de sa spécialisation révèle des préférences et des réponses à des chocs concurrentiels, réglementaires et de demande. L'état de sa spécialisation renseigne sur son potentiel de croissance future et son insertion dans la division internationale du travail. L'économie marchande française (hors agriculture et hors banque-finance) a certes connu une tertiarisation dynamique notamment dans les services aux entreprises mais elle conserve un pôle manufacturier non négligeable si on le compare à des classes de services spécifiques comme le Commerce, la Construction ou les services aux entreprises. Le Manufacturier HT a légèrement dépassé la croissance de la valeur ajoutée de l'ensemble de l'économie sur la décennie. Par ailleurs, l'ensemble de l'économie se numérise au cours des 10 dernières années en grande partie parce que les entités les plus numérisées sont les plus en expansion mais aussi parce que les entreprises employant du personnel relevant des TIC sont plus nombreuses. Il n'apparaît pas à ce stade que la crise Covid aura des impacts pérennes sur la structure de cette spécialisation. Ce que conforte l'inertie des reallocations d'emplois au cours de cette première année de la pandémie.

Depuis la crise de 2020, des fonds spécialement orientés vers la réindustrialisation sont apparus. La pandémie avait en effet mis en évidence que certains produits relevant des produits et équipements de protection médicale n'étaient plus fabriqués sur le territoire français. La forte demande mondiale pour ces produits ayant entraîné des pénuries par désajustement de l'offre à la demande, les pays producteurs ont mis en place des restrictions aux exportations qui ont aggravé la situation des pays non producteurs. L'inquiétude à l'égard de la désindustrialisation ne date pas de la pandémie, mais elle prit une dimension critique avec la pandémie de Covid-19.<fnref n="9" /> Ont donc été créés des fonds destinés à co-financer des investissements de relocalisation de la production : fonds de relance de l'industrie, fonds de réindustrialisation et de modernisation de l'appareil productif et fonds de relocalisation. L'ensemble de ces fonds ont été dotés de près de 1 milliard d'euros. Puis, le concept d'autonomie stratégique s'est imposé et la question des secteurs clés pour la croissance, le bien-être et la souveraineté a motivé la création de fonds supplémentaires.

Les récents plans de soutien aux industries vertes vont également dans ce sens tout en intégrant les contraintes de réduction des émissions conformes aux objectifs européens (Guillou, 2023a). Le changement de spécialisation vers plus d'industrie, notamment verte, n'est pas encore lisible dans nos données. Il faut dire que ces politiques ont d'abord rencontré le choc de la crise énergétique qui a entravé les gains de compétitivité qu'avaient pu offrir les politiques d'offre mises en place depuis 2010 (voir introduction).

<footnote n="9">9. Il n'est pas inutile de souligner que des pays plus industriels ont également souffert des pénuries étant donné la fragmentation des chaînes de valeurs, et que l'absence de la découverte — et non de la production — d'un vaccin en France n'a rien à voir avec la désindustrialisation.</footnote>
Une vue d'ensemble du tissu productif permet de comprendre que les services sont également une source de création d'emplois et de valeur qu'il ne faut pas négliger. Logiquement, une augmentation des capacités de production industrielle augmentera la demande s'adressant aux autres secteurs et aux services. Le commerce pourrait aussi profiter de cette dynamique puisque les ventes et les flux d'expéditions pourraient augmenter. Par ailleurs, les services à l'industrie sont également très dynamiques et profiteront de la croissance de l'industrie. La répartition des poids respectifs des secteurs pourrait donc être peu affectée. La ré-industrialisation sera donc à apprécier au travers des créations d'emplois, d'accumulation de capital productif et de croissance de la valeur ajoutée et moins à travers un changement de la part de l'industrie dans le PIB. Nous observons aussi — et cela sera visible aussi dans les tableaux suivants — qu'existe une grande différence entre le Manufacturier HT et le Manufacturier BT. La dynamique des secteurs appartenant à la première catégorie est plus soutenue. C'est une bonne chose pour la compétitivité française étant donné les forces de la concurrence internationale, c'est une moins bonne nouvelle du côté de l'emploi industriel car le contenu en emploi de la valeur ajoutée du Manufacturier HT est plus faible que celui du Manufacturier BT.

Au regard du soutien à l'industrie verte et à la décarbonation, les cibles sont différentes. Les industries vertes se situent dans l'industrie de haute technologie et le secteur Eau & Electricité. Les secteur cibles des objectifs de décarbonation sont surtout dans l'industrie de basse technologie (métallurgie, chimie, papier et cartons...) mais certains services sont aussi très consommateurs d'électricité (Commerce et Hôtellerie & Restauration) et il importe de veiller également au verdissement des électrons qu'ils utilisent. Remarquons qu'une politique de soutien (subventions et crédit d'impôt) s'adresse aux industries les plus dynamiques alors qu'une politique de contraintes (décarbonation) s'adresse aux industries les plus vulnérables au prix de l'énergie car les plus consommatrices d'électricité.
<table><caption>Table 1.2 – Distribution de la richesse produite
Part en % 2019 et taux de croissance 2019-2020 de la valeur en %</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Entreprises</th><th colspan="2">Val. Ajoutée</th><th colspan="2">Emploi (ETP)</th><th colspan="2">Immobil.</th></tr><tr><th>2019</th><th>TC<sup>2020</sup><sub>2019</sub></th><th>2019</th><th>TC<sup>2020</sup><sub>2019</sub></th><th>2019</th><th>TC<sup>2020</sup><sub>2019</sub></th><th>2019</th><th>TC<sup>2020</sup><sub>2019</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Taille</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>TPE</td><td>88,8</td><td>4,7</td><td>15,3</td><td>-5,0</td><td>16,4</td><td>-3,9</td><td>10,7</td><td>12,6</td></tr><tr><td>PME</td><td>10,7</td><td>-7,7</td><td>31,9</td><td>-7,2</td><td>38,7</td><td>-9,4</td><td>20,3</td><td>5,5</td></tr><tr><td>ETI</td><td>0,5</td><td>-7,2</td><td>30,8</td><td>-6,3</td><td>27,6</td><td>-8,0</td><td>30,2</td><td>8,3</td></tr><tr><td>GE</td><td>0,0</td><td>-10,1</td><td>22,1</td><td>-18,7</td><td>17,2</td><td>-12,8</td><td>38,8</td><td>-1,9</td></tr><tr><td><strong>Secteur</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Manuf. HT</td><td>0,7</td><td>1,7</td><td>9,8</td><td>-13,7</td><td>7,2</td><td>-6,1</td><td>10,4</td><td>-4,2</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>6,4</td><td>0,9</td><td>12,0</td><td>-6,8</td><td>12,6</td><td>-6,6</td><td>11,6</td><td>9,0</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>1,9</td><td>5,6</td><td>4,1</td><td>-1,9</td><td>2,3</td><td>-2,0</td><td>17,7</td><td>4,0</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>0,1</td><td>-1,6</td><td>0,2</td><td>-0,3</td><td>0,2</td><td>-4,2</td><td>0,5</td><td>2,8</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>22,6</td><td>1,5</td><td>21,1</td><td>-3,0</td><td>21,0</td><td>-6,7</td><td>12,2</td><td>2,0</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>6,8</td><td>7,4</td><td>9,3</td><td>-10,9</td><td>13,4</td><td>-13,0</td><td>5,9</td><td>5,9</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>14,7</td><td>4,4</td><td>9,2</td><td>-9,3</td><td>6,9</td><td>-3,4</td><td>3,5</td><td>5,2</td></tr><tr><td>Construction</td><td>15,8</td><td>3,2</td><td>8,5</td><td>-4,6</td><td>10,0</td><td>-4,6</td><td>2,9</td><td>4,6</td></tr><tr><td>Transport</td><td>4,6</td><td>4,0</td><td>8,0</td><td>-12,6</td><td>9,1</td><td>-5,7</td><td>15,8</td><td>3,8</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>3,3</td><td>5,6</td><td>6,8</td><td>1,3</td><td>4,5</td><td>-2,3</td><td>9,1</td><td>7,8</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>10,2</td><td>4,5</td><td>4,1</td><td>-46,1</td><td>6,7</td><td>-30,8</td><td>4,0</td><td>6,7</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>1,5</td><td>4,1</td><td>2,3</td><td>-4,8</td><td>1,6</td><td>-4,7</td><td>3,4</td><td>7,6</td></tr><tr><td>Loisir & Aut. serv.</td><td>8,1</td><td>2,1</td><td>2,1</td><td>-22,9</td><td>2,5</td><td>-20,2</td><td>1,6</td><td>6,5</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>3,2</td><td>2,4</td><td>1,7</td><td>-4,4</td><td>1,7</td><td>-7,5</td><td>1,0</td><td>6,3</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>0,0</td><td>1,4</td><td>0,6</td><td>-88,8</td><td>0,4</td><td>-28,2</td><td>0,6</td><td>0,1</td></tr><tr><td><strong>Quintile intensité électrique</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q1-Faible</td><td>20,0</td><td>-0,3</td><td>19,2</td><td>-9,6</td><td>18,1</td><td>-11,3</td><td>9,8</td><td>1,8</td></tr><tr><td>Q2</td><td>20,0</td><td>7,7</td><td>19,5</td><td>-6,3</td><td>16,9</td><td>-4,7</td><td>15,9</td><td>5,9</td></tr><tr><td>Q3-Moyenne</td><td>20,0</td><td>8,7</td><td>22,1</td><td>-9,2</td><td>21,0</td><td>-6,4</td><td>21,8</td><td>6,5</td></tr><tr><td>Q4</td><td>20,0</td><td>5,4</td><td>21,0</td><td>-11,7</td><td>22,7</td><td>-9,3</td><td>25,4</td><td>6,2</td></tr><tr><td>Q5-Forte</td><td>20,0</td><td>-4,9</td><td>18,1</td><td>-8,5</td><td>21,3</td><td>-11,1</td><td>27,0</td><td>0,4</td></tr><tr><td><strong>Classes Intensité numérique</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>C1-Nulle</td><td>94,7</td><td>3,2</td><td>43,8</td><td>-9,6</td><td>51,5</td><td>-10,1</td><td>29,7</td><td>4,7</td></tr><tr><td>C2-Moyenne</td><td>1,8</td><td>0,6</td><td>47,1</td><td>-10,9</td><td>42,1</td><td>-8,2</td><td>59,4</td><td>2,0</td></tr><tr><td>C3-Forte</td><td>3,5</td><td>8,1</td><td>9,2</td><td>2,1</td><td>6,4</td><td>-0,6</td><td>10,9</td><td>14,9</td></tr><tr><td>Total</td><td>100</td><td>3,3</td><td>100</td><td>-9,1</td><td>100</td><td>-8,7</td><td>100</td><td>4,2</td></tr><tr><td>Marchand</td><td>1 951 585</td><td>-</td><td>1 052,8</td><td>-</td><td>13,4</td><td>-</td><td>2 560,3</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : FARE-DADS 2019, 2020 et ENEDIS, calculs des auteurs.

Les chiffres du tableau doivent se lire comme la valeur agrégée de l'ensemble des entreprises qui appartiennent à la classe. Par exemple, la valeur ajoutée des entreprises du manufacturier HT représente 9,8 % du total marchand productif. Les différences avec les comptes de branches sont en relation avec ce qui a été dit dans l'encadré "Champ d'Analyse" (page x) sur l'affectation des activités. Par ailleurs, des différences de taux de croissance avec les publications sur données d'entreprises sont liées aux périmètres des classes. L'année 2020 ayant connu un choc d'activité majeur, de légères modifications des périmètres sectorielles peuvent conduire à des taux de croissance assez différents.
<table><caption>Table 1.3 – Distribution de la richesse produite
Taux de croissance annuel moyen de la valeur en %</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Entreprises</th><th colspan="2">Val. Ajoutée</th><th colspan="2">Emploi (ETP)</th><th colspan="2">Immobil.</th></tr><tr><th>TC<sup>2014</sup><sub>2010</sub></th><th>TC<sup>2019</sup><sub>2014</sub></th><th>TC<sup>2014</sup><sub>2010</sub></th><th>TC<sup>2019</sup><sub>2014</sub></th><th>TC<sup>2014</sup><sub>2010</sub></th><th>TC<sup>2019</sup><sub>2014</sub></th><th>TC<sup>2014</sup><sub>2010</sub></th><th>TC<sup>2019</sup><sub>2014</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Taille</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>TPE</td><td>0,8</td><td>1,3</td><td>0,6</td><td>1,9</td><td>0,8</td><td>1,7</td><td>2,4</td><td>3,2</td></tr><tr><td>PME</td><td>0,7</td><td>3,3</td><td>1,3</td><td>3,6</td><td>0,0</td><td>4,2</td><td>2,4</td><td>3,8</td></tr><tr><td>ETI</td><td>1,8</td><td>4,0</td><td>1,4</td><td>3,1</td><td>0,5</td><td>2,9</td><td>2,7</td><td>4,5</td></tr><tr><td>GE</td><td>1,4</td><td>4,0</td><td>0,6</td><td>2,9</td><td>0,5</td><td>4,4</td><td>5,7</td><td>4,0</td></tr><tr><td><strong>Secteur</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Manuf. HT</td><td>-2,5</td><td>-0,0</td><td>1,3</td><td>3,5</td><td>-0,5</td><td>0,9</td><td>3,0</td><td>3,0</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>-1,5</td><td>-0,8</td><td>-1,3</td><td>1,5</td><td>-1,0</td><td>0,9</td><td>2,2</td><td>2,8</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>12,0</td><td>5,8</td><td>2,0</td><td>1,8</td><td>1,2</td><td>0,0</td><td>4,1</td><td>4,4</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>-1,0</td><td>-1,3</td><td>0,9</td><td>-1,7</td><td>-2,2</td><td>0,5</td><td>-5,6</td><td>0,6</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>-0,1</td><td>0,1</td><td>2,1</td><td>1,7</td><td>0,7</td><td>1,5</td><td>4,8</td><td>3,0</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>3,0</td><td>3,8</td><td>2,6</td><td>6,3</td><td>1,6</td><td>15,8</td><td>4,0</td><td>7,5</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>-0,0</td><td>3,7</td><td>0,2</td><td>5,6</td><td>1,4</td><td>4,4</td><td>-6,3</td><td>1,1</td></tr><tr><td>Construction</td><td>-0,5</td><td>-0,1</td><td>-0,3</td><td>2,6</td><td>-0,8</td><td>2,1</td><td>3,6</td><td>3,1</td></tr><tr><td>Transport</td><td>2,7</td><td>3,1</td><td>1,5</td><td>1,9</td><td>0,5</td><td>2,2</td><td>5,2</td><td>5,1</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>4,3</td><td>5,9</td><td>-0,2</td><td>4,9</td><td>1,5</td><td>4,4</td><td>8,2</td><td>3,9</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>1,1</td><td>2,2</td><td>1,6</td><td>3,8</td><td>2,2</td><td>4,4</td><td>4,9</td><td>5,2</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>2,8</td><td>3,7</td><td>2,4</td><td>2,7</td><td>0,6</td><td>3,5</td><td>6,9</td><td>4,2</td></tr><tr><td>Loisir & Aut. serv.</td><td>2,8</td><td>0,4</td><td>5,8</td><td>2,7</td><td>-0,1</td><td>2,6</td><td>5,6</td><td>7,0</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>3,7</td><td>2,5</td><td>0,8</td><td>3,4</td><td>1,4</td><td>3,2</td><td>-0,9</td><td>7,0</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>5,2</td><td>4,7</td><td>0,9</td><td>2,3</td><td>-2,2</td><td>-0,2</td><td>-2,9</td><td>4,0</td></tr><tr><td><strong>Quintile intensité électrique</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q1-Faible</td><td>2,7</td><td>2,8</td><td>3,8</td><td>7,9</td><td>2,7</td><td>12,9</td><td>5,8</td><td>5,7</td></tr><tr><td>Q2</td><td>-0,3</td><td>1,0</td><td>1,2</td><td>4,3</td><td>0,1</td><td>2,7</td><td>3,5</td><td>5,1</td></tr><tr><td>Q3-Moyenne</td><td>0,4</td><td>-1,4</td><td>0,9</td><td>1,2</td><td>-0,6</td><td>1,1</td><td>3,1</td><td>3,0</td></tr><tr><td>Q4</td><td>-0,5</td><td>-0,3</td><td>0,1</td><td>2,7</td><td>0,4</td><td>2,1</td><td>4,4</td><td>3,7</td></tr><tr><td>Q5-Forte</td><td>2,0</td><td>6,6</td><td>0,4</td><td>0,2</td><td>0,6</td><td>1,8</td><td>3,1</td><td>3,9</td></tr><tr><td><strong>Classes Intensité numérique</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>C1-Nulle</td><td>0,7</td><td>1,4</td><td>1,2</td><td>3,3</td><td>0,6</td><td>4,2</td><td>3,8</td><td>-1,3</td></tr><tr><td>C2-Moyenne</td><td>-0,4</td><td>0,2</td><td>0,9</td><td>2,2</td><td>-0,0</td><td>2,3</td><td>4,1</td><td>6,9</td></tr><tr><td>C3-Forte</td><td>2,9</td><td>4,8</td><td>1,0</td><td>6,1</td><td>1,4</td><td>5,3</td><td>1,6</td><td>6,9</td></tr><tr><td><strong>Secteur marchand</strong></td><td>0,8</td><td>1,5</td><td>1,1</td><td>3,0</td><td>0,4</td><td>3,4</td><td>3,7</td><td>4,0</td></tr></tbody></table>

Source : FARE, DADS 2010-2019 et ENEDIS, calculs des auteurs.
# Thème 2

## Travail, salaires et qualification

La croissance économique française s'est accompagnée d'un déplacement de l'activité des secteurs manufacturiers vers les services en France au cours des cinq dernières décennies comme dans la plupart des pays développés. Cette tertiarisation de l'économie marchande interroge sur les opportunités d'emplois et les changements dans la répartition de la richesse produite. Les politiques économiques des cinq dernières décennies ont eu notamment pour objectif d'accroître la compétitivité du tissu productif français afin de le réindustrialiser et de stimuler l'emploi. Cette orientation se poursuit actuellement avec le plan France Relance pour faire face aux effets de la crise sanitaire avec une focalisation sur les activités associées à la transition écologique. Du point de vue des emplois et des revenus du travail, le déplacement des activités manufacturières vers des activités de services offre aussi de nouvelles opportunités économiques à condition que ces activités soient productives, rémunératrices, innovantes et caractérisées par une répartition équilibrée de la richesse.<fnref n="1" />

Afin d'offrir un éclairage sur ces éléments, nous étudions quatre indicateurs de performance et de qualité de l'emploi des entreprises du secteur marchand : la productivité horaire du travail, la part des salaires dans la valeur ajoutée, le salaire horaire brut et la part de l'emploi qualifié. L'efficacité productive de l'économie est abordée à travers la productivité horaire définie par le rapport de la valeur ajoutée déflatée au nombre d'heures travaillées. La question de la répartition de la richesse est appréhendée par la part des salaires dans la valeur ajoutée, c'est-à-dire le ratio entre les frais de personnels et la valeur ajoutée. Nous évoquons la question de la rémunération des emplois à travers le salaire horaire brut défini comme le ratio entre le salaire annuel brut déflaté sur le nombre d'heures travaillées. Enfin, nous abordons les qualifications de la main d'œuvre par la part de l'emploi qualifié, défini comme le rapport entre le niveau de l'emploi qualifié et le niveau de l'emploi total en équivalent temps plein.

Ces indicateurs sont exposés dans les tableaux 2.1 et 2.2. Comme précédemment, pour chacun

<footnote n="1">1. On l'a souligné dans la section 1, l'existence d'opportunités n'empêche pas des temps de transition qui peuvent être difficiles pour les personnes en emploi.</footnote>
de ces indicateurs, nous évoquons leur niveau en 2019 pour caractériser les différentes classes d'entreprises, et l'évolution en 2020 par rapport à 2019, la crise sanitaire de 2019-2020 se caractérisant par des effets particuliers sur l'ensemble de ces indicateurs. Enfin, nous nous intéresserons à leur tendance sur la dernière décennie 2010-2019.

# Section 2.1. Productivité horaire du travail

L'efficacité productive de l'économie est mesurée par la productivité horaire du travail - le rapport entre la valeur ajoutée réelle et le nombre d'heures travaillées.<fnref n="2" /> Entre deux périodes, une valeur plus élevée de la productivité horaire reflète une utilisation plus efficace du travail, entre deux types d'emplois, cela reflète qu'une heure de travail génère plus ou moins de valeur ajoutée. Cette mesure de l'efficacité du processus de production reflète aussi bien du progrès technologique qu'une intensité capitalistique plus élevée du processus de production ou encore des différences de qualification de la main-d'œuvre. Elle est cependant une mesure simple et immédiate de la capacité d'une heure de travail à produire de la valeur ajoutée.

Selon Khder et Monin (2019), les gains de productivité ralentissent depuis les années 1980 en France. Cette inflexion s'explique en partie par la tertiairisation de l'économie jusque dans les années 1990. Depuis, le ralentissement de la productivité s'étend à de nombreux secteurs. Schreiber et Vicard (2011) confirment que la tertiairisation de l'économie n'est pas suffisante pour expliquer le ralentissement des gains de productivité. Les auteurs estiment que si la structure sectorielle n'avait pas évolué de 1978 à 2008, les gains annuels moyens de productivité du travail auraient été très similaires à ceux qui sont observés. Ces résultats suggèrent que des opportunités tout aussi productives que dans le manufacturier existent dans les secteurs de services.

La productivité du travail du secteur marchand recèle une grande disparité sectorielle aussi bien au sein des secteurs manufacturiers que des secteurs de services. Le secteur manufacturier HT présente une productivité horaire supérieure à celle du secteur marchand avec des valeurs respectives de 56,3 et 39,8 euros par heure tandis que le secteur manufacturier BT qui présente une productivité horaire de 39,6 euros par heure. Dans le secteur des services, on retrouve des secteurs aux deux extrêmes de l'échelle de la productivité du travail. Le secteur des TIC a une productivité horaire (64€ par heure) bien supérieure à la moyenne du secteur marchand et qui dépasse celle du Manufacturier HT. Au contraire, le secteur de l'Hôtellerie & restauration est le secteur dont la productivité horaire (23€ par heure) est la plus basse du secteur marchand.

Quant à son évolution, la productivité horaire des salariés croît de 0,1 % en moyenne annuelle entre 2010 et 2019 pour le secteur marchand dans son ensemble.<fnref n="3" /> Cette augmentation provient

<footnote n="2">2. On somme des valeurs ajoutées déflatées. Le calcul consistant à ne déflater que la somme des valeurs ajoutées nominales ne modifie pas significativement les résultats.</footnote>

<footnote n="3">3. Cette croissance est plus faible que la productivité par tête qui s'approche de 1% par an dans plusieurs études.</footnote>
principalement de certains secteurs manufacturiers et de services. La productivité horaire du secteur manufacturier HT augmente de 2,3 % en moyenne sur la période. Celles des services TIC et des services Scientifiques & techniques croissent respectivement de 1,7 % et 0,5 % en moyenne. On constate notamment que l'augmentation provient principalement des entreprises intensives en emplois numériques (1,9 %) ce qui suggère de potentiels gains de productivité associés aux technologies de l'information et de la communication. La productivité horaire diminue de -0,5 % entre 2019 et 2020 au début de la crise sanitaire. Cette diminution est portée par les secteurs plus impactés par la crise sanitaire c'est-à-dire ceux dont la valeur ajoutée a décroché relativement aux heures travaillées. On retrouve parmi ces secteurs le Transport aérien (-85,1 %), l'Hôtellerie & restauration (-21,9 %), le Loisir & Aut. serv. (-13,3 %) et le Transport (-9,9 %).

Néanmoins, la baisse de la productivité du secteur marchand dans son ensemble reste modérée compte tenu de l'importance de la crise sanitaire. Les effets de composition sectorielle amortissent la chute de la productivité. Le graphique 2.1 présente une décomposition de l'évolution de la productivité horaire du secteur marchand entre 2019 et 2020. Il affiche aussi la contribution des différents secteurs à chacune des composantes de la décomposition ainsi qu'au total de l'évolution de la productivité du secteur marchand. La variation totale de la productivité du secteur marchand est décomposée en trois éléments. L'effet intra-sectoriel donne la contribution des variations des productivités sectorielles à l'évolution de la productivité du secteur marchand. L'effet de composition quantifie la contribution de l'évolution de la composition sectorielle en heures travaillées. Enfin, l'effet d'interaction mesure la contribution des co-variations entre le poids des secteurs en heures de travail et les productivités sectorielles.

Les résultats indiquent qu'en maintenant la composition sectorielle en heures travaillées à son niveau de 2019, la productivité horaire diminue de -2,2pp au lieu de -0,5pp entre 2019 et 2020. Cet effet intra-sectoriel provient principalement de la chute de la productivité de l'Hôtellerie & restauration, du Transport et du Manufacturier HT. Au contraire, en maintenant les productivités horaires sectorielles à leur niveau de 2019, la modification de la composition sectorielle des heures travaillées contribuent pour une variation positive de 1,3pp à l'évolution de la productivité du secteur marchand. Cet effet de composition provient principalement de la chute du poids en heures de travail de l'Hôtellerie & restauration, caractérisé par une productivité horaire plus faible que dans les autres

<footnote>Ainsi Ducoudré et Heyer (2017) estiment une tendance de productivité de 1981 à 2016 autour de 0,8 % sur le secteur marchand. Plus récemment, INSEE (2022d) trouve une augmentation de 7% (soit moins de 0,7 % en taux de croissance annuel) de 2010 à 2019 toutes branches d'activité incluant salariés et non salariés. En revanche, David et al. (2020) montrent, sur données d'entreprises, que la productivité horaire augmente de 1,7 % entre 2011 et 2017. Cela fait une croissance de la productivité horaire de 0,28 % en moyenne annuelle bien plus proche de notre résultat. Par ailleurs, notre champs d'analyse, notamment l'exclusion de la finance et des services immobiliers, et la concentration sur les seuls salariés expliquent aussi cette moindre croissance. L'inclusion des services immobiliers, dont la productivité est dynamique, mais dont le calcul de la valeur ajoutée est soumise à débat, est un sujet de prudence des mesures de productivité qui l'incluent. Par ailleurs, les heures travaillées sont ici celles déclarées par les entreprises et ne sont pas des approximations sectorielles sur la base des effectifs et des moyennes horaires.</footnote>
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 2.1 – Décomposition de l'évolution de la productivité horaire entre 2019 et 2020</figcaption></figure>

Note : les valeurs sont en points de pourcentage. La variation totale de la productivité du secteur marchand est égale à la somme de l'effet intra-sectoriel, de l'effet de composition et de l'effet d'interaction. Le premier effet donne la contribution des variations des productivités sectorielles à composition sectorielle constante. Le second quantifie la contribution de l'évolution de la composition sectorielle en heures travaillées à niveaux de productivité sectorielle constants. Le troisième mesure la contribution des covariations entre le poids des secteurs en heure de travail et les productivités sectorielles. La somme des trois effets pour chacun des secteurs donne la contribution totale du secteur à l'évolution de la productivité agrégée du secteur marchand.

Sources : DADS et FARE (Insee), calculs des auteurs.

secteurs. L'effet d'interaction contribue positivement pour 0,3pp soulignant que les secteurs dont la productivité a augmenté sont ceux dont le poids en heures de travail s'accroît en moyenne. L'effet de composition sectorielle mise en évidence concorde avec l'observation de Labau et Lagouge (2023) : les secteurs dont l'activité a été la plus touchée par la crise sanitaire sont des secteurs caractérisés par un niveau de productivité structurellement plus faible. Leur poids en heures de travail ayant diminué, le poids des secteurs plus productifs et dont l'activité est moins touchée par les restrictions sanitaires augmente. On retrouve cet effet de composition sectorielle lorsque l'on étudie l'évolution de la productivité globale des facteurs au cours de la dernière décennie dans la deuxième partie de ce rapport.

## Section 2.2. Partage de la valeur ajoutée

La répartition des revenus est envisagée sous le prisme de la part des salaires dans la valeur ajoutée. Cette part correspond au rapport entre les salaires payés, cotisations incluses, et la valeur
ajoutée des entreprises. Cet indicateur est central pour la question du partage de la valeur ajoutée entre ceux qui fournissent le travail et ceux qui détiennent le capital. La progression des inégalités de revenus dans les pays industrialisés est régulièrement associée à une évolution du partage de la richesse au détriment des travailleurs en raison de la diminution de la part des salaires. Néanmoins, dans certains cas, un accroissement de cette part peut aussi révéler une détérioration de la profita-bilité des entreprises due à une diminution du taux de marge et donc de la capacité des entreprises à financer leurs investissements.

La littérature économique met en lumière plusieurs facteurs déterminant l'évolution de la part des salaires dans la valeur ajoutée. Karabarbounis et Neiman (2013) soulignent l'importance de la substitution du travail par du capital issu des technologies de l'information et des télécommunica-tions (TIC). La baisse du coût relatif du capital par rapport au travail provenant principalement de la diminution du prix relatif des TIC entraîne une intensification capitalistique de la production au détriment du travail. Elsby et al. (2013) soulignent quant à eux le rôle du commerce international et en particulier de l'exposition des entreprises aux importations chinoises pour expliquer la baisse de la part des salaires aux États-Unis au cours des années 1990 et 2000. Selon eux, la déloca-lisation des activités intensives en main d'œuvre de la chaîne de valeur a fortement contribué à cette évolution. Autor et al. (2020) mettent en exergue le rôle de l'essor des grandes entreprises caractérisées par une plus faible part des salaires dans leur valeur ajoutée. La baisse de la part des salaires provient principalement du poids croissant de ces entreprises dans l'économie plutôt que d'une baisse de cette part au sein des entreprises. Ainsi, les grandes entreprises jouent un rôle de plus en plus important à mesure qu'elles gagnent des parts de marché, diminuant ainsi la part agrégée des salaires dans la valeur ajoutée. Bauer et Boussard (2020) prolongent cette analyse en étudiant l'évolution de la part des salaires en France de 1984 à 2016. Ils constatent une stabilité de cette part. Néanmoins, comme aux États-Unis, les grandes entreprises ont gagné des parts de marché en particulier dans les secteurs où la concentration s'est le plus accrue. Ainsi, quelques entreprises dominantes ont acquis de plus grandes parts du marché. Or ce sont les entreprises dont la part des salaires est la plus faible comme c'est le cas outre-atlantique.

La taille des entreprises est donc une caractéristique importante lorsqu'il s'agit de comprendre la part des salaires dans la valeur ajoutée et son évolution au cours du temps. Le processus de production de ces entreprises se distingue de celui des entreprises de plus petite taille par une intensité capitalistique plus élevée. La part des profits des grandes entreprises allouée au financement de leurs investissements est plus élevée que celle des entreprises de plus petite taille, ce qui explique en partie leur moindre part du travail. Dans l'échantillon de notre étude, la part des salaires dans la valeur ajoutée des grandes entreprises est plus faible que celle des ETI, TPE et PME. En effet, elle est de 58,5 % pour les GE contre 66,7 % pour les ETI, 74,7 % pour les PME et 67,7 % pour les TPE (Tableau 2.1). Quand on observe la distribution des parts individuelles par taille d'entreprise, des particularités surgissent. Le graphique 2.2 décrit la dispersion de cet indicateur par taille d'entreprises. La médiane des grandes entreprises (71,1 %) est inférieure à celle des ETI (74,7 %) et des PME (81,4 %) tandis que la dispersion, mesurée par l'écart inter-quartile, est plus
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 2.2 – Dispersion de la part des salaires par taille d'entreprise en 2019</figcaption></figure>

Note : chaque rectangle part du premier quartile au troisième quartile et coupé par la médiane de la catégorie d'entreprise considérée. Les segments adjacents aux deux extrémités représentent la variation attendue des données. Les valeurs extrêmes ne sont pas reportées. La ligne en pointillé rouge correspond à la médiane du secteur marchand.

Sources : FARE (Insee), calculs des auteurs.

importante pour les grandes entreprises que pour les ETI et les PME. Au contraire, les TPE ont une médiane de la part des salaires inférieure (69,9 %) et une plus grande dispersion que celles des grandes entreprises. 4

Au niveau sectoriel, on constate que le Manufacturier HT (64,8 %), l'Eau & électricité (47,6 %) et les Industries extractives (51,7 %) ont des parts de salaires inférieures à celle du secteur marchand dans son ensemble (67,6 %), ce qui est conforme avec leur forte intensité capitalistique ainsi que la forte présence de grandes entreprises dans le manufacturier (voir Graphique 1.1). Parmi les secteurs avec une part des salaires parmi les plus élevées, on retrouve le Transport aérien (89,4 %), la Construction (78 %), l'Hôtellerie & restauration (76 %) ainsi que les services Juridiques & comptables (75,8 %), les services Scientifiques & techniques (74,8 %). 5 Les entreprises à fort

<footnote n="4">4. La particularité des TPE provient des TPE employant un salarié. Selon l'INSEE (Bacheré, 2015), ces entreprises ont des comportements de valeur ajoutée très différents des autres TPE et ce dans tous les secteurs. Lorsque ces entreprises sont supprimées de l'échantillon, on constate que la médiane de la part des salaires des grandes entreprises et des ETI est inférieure à celles des TPE tandis que leur dispersion devient plus grande.</footnote>

<footnote n="5">5. Le transport aérien étant un secteur très concentré et capitalistique, l'importance de la part des salaires est inattendue. Elle peut résulter d'un enregistrement à l'étranger des actifs physiques et des profits, notamment parce que nombre des acteurs de ce secteur ont leur siège à l'étranger.</footnote>
contenu en emploi TIC ont une part (66,8 %) inférieure à celles qui n'emploient pas de travailleurs TIC (68,9 %), en cohérence avec la plus forte intensité capitalistique de ces classes d'entreprises (voir Tableau 1.2).

Sur la période 2010-2019, la part des salaires dans la valeur ajoutée du secteur marchand aug-
mente de 0,1 % en moyenne annuelle. Cette augmentation s'explique notamment par la croissance
de la part pour les grandes entreprises (0,4 %) et dans une moindre aussi pour les ETI (0,1 %) et
les TPE (0,1 %). Elle provient donc en partie d'une croissance de la part des salaires au sein des
entreprises de différentes tailles. Entre 2019 et 2020, la part des salaires croît de 2,5 % avec le
début de la crise sanitaire. La hausse de la part des salaires est portée par les entreprises de toutes
les tailles mais en particulier par les TPE (3,9 %) et les grandes entreprises (5 %). Elle touche
aussi l'ensemble des secteurs à l'exception du Commerce et de l'Edition & diffusion. La hausse est
particulièrement marquée pour le Transport aérien (356,3 %), l'Hôtellerie & restauration (20,3 %),
le secteur Loisir & Autres services (10 %), le Manufacturier HT (9,3 %) et les Transports (7,1 %)
qui sont les secteurs les plus touchés par la crise. La baisse de l'activité est plus forte que celle des
compensations salariales. Dès lors, la hausse de la part des salaires reflète principalement une dété-
rioration marquée de la profitabilité des entreprises qui ont vu leur taux de marge décroître (INSEE,
2022c). Néanmoins, le recours massif au dispositif d'activité partielle a permis aux entreprises de
réduire temporairement le coût du travail pour faire face à la baisse substantielle de leur activité,
limitant ainsi la baisse de leur taux de marge. Les secteurs sévèrement touchés par les mesures
de restrictions sanitaires comme l'Hôtellerie & restauration, le secteur Loisir & Aut. serv., et les
Transports ont particulièrement bénéficié du dispositif d'activité partielle (UNEDIC, 2022).

**Section 2.3. Salaires horaires**

La rémunération des emplois est capturée par le salaire horaire réel brut. Le salaire horaire brut d'une entreprise correspond au rapport entre sa masse salariale annuel brut en euros constants et le nombre d'heures travaillées annuel dans l'entreprise. On prend ensuite la moyenne de ces salaires horaires bruts pondérée par les heures travaillées de chaque entreprise afin d'obtenir un salaire horaire moyen pour chaque catégorie considérée. Cet indicateur reflète en partie la composition en qualification de l'emploi de la classe et le pouvoir de négociation des salariés. Les régulations et les politiques du marché du travail sont aussi déterminantes pour la rémunération des salariés mais sont a priori communes à l'ensemble des classes.

Le niveau des salaires est un indicateur important pour appréhender les effets de la désindus-
trialisation sur le niveau de vie des salariés. Dans un contexte de désindustrialisation, on pourrait
s'attendre à ce que les salaires baissent structurellement si l'on considère que les emplois de services
sont moins rémunérés que ceux de l'industrie. Néanmoins, on constate une certaine hétérogénéité
au sein de ces secteurs. Les salaires horaires élevés ne sont pas uniquement l'apanage de l'industrie.
En 2019, le salaire horaire brut du secteur marchand est de 19,6 euros. Le salaire horaire brut est
de 26,3 euros dans le Manufacturier HT mais seulement de 19,3 euros dans le Manufacturier BT et
respectivement de 24,6 euros et 23,3 euros dans le secteur de l'Eau & électricité et dans l'Industrie extractive. Du côté des services, le Commerce présente un salaire horaire brut de 18,3 euros et les services Administratifs de 15,6 euros. De l'autre côté du spectre des services se situent les services TIC avec un salaire horaire de 28,8 euros et les services de l'Edition & Diffusion avec 30,2 euros. Le Transport aérien distribue un salaire de 31,3 euros. Le contenu en emploi numérique des entreprises est associé à des rémunérations plus élevées. Les entreprises hautement numériques payent un salaire horaire de 29,1 euros contre 16,2 euros pour les entreprises non-numériques. Ainsi, la tertiarisation de l'économie offre des opportunités salariales à partir du moment où les services à forte rémunération continuent de se développer. Toutefois, cela suppose que les opportunités d'emplois soient disponibles en quantités suffisantes et accessibles aux travailleurs issus des secteurs en déclin. La croissance de ces services nécessite donc de développer les qualifications adéquates.

L'évolution de ces salaires horaires est cruciale pour juger de l'évolution de la demande de travail et de l'attractivité des emplois. Dans le cas des États-Unis, Bayard et al. (2022) explorent les causes de la disparition de la prime salariale manufacturière. Cette prime salariale correspond au différentiel de salaire entre secteurs à caractéristiques des salariés données. Leurs résultats suggèrent que les emplois manufacturiers ne sont plus d'aussi "bonne qualité" que dans les années 1990. Les avantages salariaux associés aux emplois industriels se sont effrités notamment avec la baisse du nombre de salariés syndiqués. En outre, Farber et al. (2021) soulignent que la syndicalisation des salariés a entrainé une réduction des inégalités de salaires aux États-Unis dans les années 1930 et 1940. La chute de la syndicalisation des dernières décennies a donc généré un accroissement des inégalités de salaires dans ce pays. Cette dégradation de la qualité de l'emploi industriel pourrait accélérer la désindustrialisation et accroître les inégalités de salaires. Ces résultats soulignent la nécessité de promouvoir des emplois de bonne qualité que ce soit dans le manufacturier pour éviter d'accélérer la désindustrialisation ou dans les services pour développer une filière de services de haute qualité. Dans le cas français, la croissance du salaire horaire réel du secteur marchand est de 0,9 % en moyenne annuelle sur la période 2010-2019. Cette croissance provient aussi bien de la croissance des salaires horaires dans les secteurs manufacturiers de haute technologie (1,8 %) et de l'Eau & électricité (+1,9 %) que de ceux des secteurs de services à haute intensité de qualification comme les services TIC (+2,8 %) ou les services Scientifiques et techniques (+1,7 %).

Entre 2019 et 2020, l'évolution des rémunérations est atypique. Le salaire horaire brut du secteur marchand augmente de 3,4 %. Cette hausse est particulièrement prononcée étant donné l'évolution moyenne de la décennie. Seuls les salaires horaires des Transports (-1,7 %), de Loisir & Autres services (-9,4 %) et du Transport aérien (-0,6 %) diminuent. Le contexte particulier de la crise sanitaire explique ces évolutions irrégulières. Un effet de composition salariale est à l'origine de cette croissance du salaire horaire (Gonzalez et Sueu, 2022). D'une part, les travailleurs qualifiés tels que les cadres ou les salariés des professions scientifiques supérieures ont été moins affectés par les destructions d'emplois pendant la crise sanitaire que les ouvriers et les employés, notamment grâce à la mise en place du télétravail. La composition de l'emploi des entreprises a ainsi été biaisée vers des emplois à plus haute qualification et donc à rémunération plus élevée.
D'autre part, le recours massif au financement du chômage partiel pendant la crise sanitaire a d'avantage été mobilisé pour les travailleurs peu qualifiés. Du côté des entreprises, cette mesure a permis une réduction temporaire des horaires de leurs effectifs sans rompre les contrats de travail évitant ainsi les licenciements économiques : heures et salaires ont diminué mais différemment selon les professions des salariés. Le dispositif de soutien a principalement touché les professions intermédiaires et les ouvriers généralement moins rémunérés. Par conséquent, les salariés les moins rémunérés sont sous représentés dans le calcul du salaire moyen en 2020 contribuant ainsi à la hausse du salaire horaire moyen relativement à 2019.

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 2.3 – Décomposition de l'évolution du salaire horaire brut entre 2019 et 2020</figcaption></figure>

Note : les valeurs sont en points de pourcentages. La variation totale du salaire horaire moyen est décomposée en trois éléments. Le premier donne la contribution des variations des salaires horaires à structure de qualification constante. Le second quantifie la contribution de l'évolution de la structure de qualification. Le troisième mesure la contribution des covariations entre le poids des groupes de qualification en heure de travail et les salaires horaires. La somme des trois effets pour chaque groupe de qualification donne la contribution totale du groupe à l'évolution du salaire horaire moyen.
Sources : DADS et FARE (Insee), calculs des auteurs.

Afin de mettre en exergue cet effet de composition, le graphique 2.3 présente une décomposition de l'évolution du salaire horaire brut du secteur marchand selon le niveau de qualification des salariés entre 2019 et 2020. On utilise la catégorie socioprofessionnelle comme mesure approximative de la qualification. Ainsi, l'emploi des cadres et professions intellectuelles supérieures ainsi que des chefs d'entreprises, des artisans et commerçants fournit une approximation de l'emploi qualifié tandis l'emploi peu qualifié est approché par celui des professions intermédiaires, des employés et des ouvriers. La variation totale de la salaire horaire moyen est décomposée en trois éléments. L'effet intra-groupe donne l'évolution du salaire horaire moyen à structure de qualification constante. L'effet de composition quantifie la contribution de l'évolution de la composition salariale en heure de travail
à niveaux de salaire donnés. Enfin, l'effet d'interaction mesure la contribution des covariations entre
le poids des groupes de qualification en heure de travail et les salaires horaires.

Les résultats indiquent qu’à structure de qualification constante, le salaire horaire augmente de 1,8pp au lieu de 3,4pp entre 2019 et 2020. Cet effet provient aussi bien de la croissance des salaires horaires des salariés qualifiés que des moins qualifiés pour une contribution à l’évolution du salaire horaire moyen de respectivement 0,8 pp et 1pp. L’effet de composition salariale contribue quant à lui pour une variation de 1,6pp à l’évolution du salaire horaire moyen. Ainsi, l’effet de structure salariale contribue pour plus de 47 % de la hausse du salaire horaire brut moyen. On constate notamment que cet effet de composition provient d’un accroissement de la part de l’emploi qualifié : la contribution des salariés qualifiés est de 2,8pp contre -1,2pp pour les moins qualifiés.

## Section 2.4. Qualification de la main d'œuvre

Le degré de qualification de la main d'œuvre mobilisé par les entreprises est capturé par la part de l'emploi qualifié dans l'emploi total de la catégorie d'entreprise considérée. L'emploi est mesuré en équivalent temps plein. Notre mesure de l'emploi qualifié inclut des emplois mobilisant des compétences cognitives ou endossant un rôle clé dans le processus de décision et de direction de l'entreprise essentiel à l'organisation de l'activité. On utilise la catégorie socioprofessionnelle comme mesure (approximative) de la qualification. Ainsi, on inclut les cadres et professions intellectuelles supérieures ainsi que les chefs d'entreprises, les artisans et commerçants. La part restante de l'emploi englobe les professions intermédiaires, les employés et les ouvriers. Cette mesure de la qualification est imparfaite. Par exemple, elle ne prend pas en compte les compétences cognitives et organisationnelles effectuées par les professions intermédiaires, les employés et les ouvriers. Néanmoins, elle a pour avantage de concentrer les emplois avec la plus forte concentration de compétences cognitives et organisationnelles.

La structure de qualification des entreprises est déterminante pour l'innovation et la croissance
à long terme de l'économie. Par exemple, l'emploi d'ingénieurs est un moteur important de la
diffusion des innovations au sein des entreprises françaises. Selon Khder et Monin (2019), les
entreprises à la frontière technologique sont de plus grande taille, plus rentables, affichent une
meilleure santé financière et emploient plus de salariés qualifiés. Harrigan et al. (2023) soulignent
aussi l'importance de l'emploi qualifié pour la productivité des entreprises et donc la performance du
tissu productif français. L'emploi des ingénieurs et des techniciens en TIC contribue positivement
à la croissance de la productivité des secteurs manufacturiers et non-manufacturiers. Ces emplois
permettent la diffusion des avancées technologiques sans nécessairement avoir directement recours
à la R&D. L'investissement dans les compétences techniques et de recherche fondamentale paraît
dès lors essentiel pour la croissance de la productivité des secteurs manufacturiers ainsi que des
secteurs de services. C'est d'autant plus le cas avec le développement actuel des technologies
d'intelligence artificielle (IA). Le développement de ces technologies est central pour la compétitivité
de la France comme le soulignent Deperi et al. (2023). Elles offrent des opportunités d'innovation
aussi bien dans le manufacturier que dans les services. Bien que leurs effets sur l'emploi restent encore incertains (Encadré 2.1), la montée en qualification de la main d'œuvre est essentielle pour le développement de ces technologies ainsi que pour accroître leur complémentarité avec le travail humain. Ainsi, une politique de montée en qualification paraît nécessaire pour une recomposition des activités manufacturières de haute technologie ainsi que pour développer des services à fort potentiel d'innovation. Cette politique de qualification doit offrir un éventail de compétences suffisamment large pour satisfaire la demande de travail qualifié des différents secteurs.

En 2019, la part de l'emploi qualifié du secteur marchand s'élève à 20,6 %. Le tissu productif se caractérise alors par une hétérogénéité en termes de structure de qualification. La part de l'emploi qualifié des secteurs manufacturiers HT atteint 32,2 % en 2019 contre 13,4 % pour le Manufacturier BT et 12,7 % pour la Construction. L'intensité en qualification n'est pas seulement l'apanage d'une industrie de haute technologie. Elle est aussi présente dans les services qui sont de plus en plus représentés dans l'économie française. Par exemple, la part de l'emploi qualifié atteint 71,3 % dans les services TIC, 44,5 % dans les services Scientifiques et techniques. D'autres secteurs des services tels que celui de l'Hôtellerie & restauration atteste d'une part beaucoup plus faible (6,7 %).

Sur la période 2010-2019, l'économie française poursuit sa montée en qualification. La part de l'emploi qualifié du secteur marchand croît à un rythme de 2 % en moyenne annuelle. Quel que soit le secteur considéré, la part de l'emploi qualifié augmente sur l'ensemble de cette période à l'exception des services Administratifs. Cette montée en qualification généralisée met en évidence à la fois l'accroissement de la demande en qualification des entreprises révélant la montée en gamme des productions ainsi que l'augmentation de l'offre de travail qualifiée des salariés. La part de l'emploi qualifié croît aussi fortement entre 2019 et 2020. Elle augmente de 7,1 % pour l'ensemble du secteur marchand. Cet accroissement reflète plus une résilience de l'emploi qualifié relativement à l'emploi peu qualifié qu'une montée en qualification de l'économie française.

## Section 2.5. Conclusions

Le processus de tertiarisation de l'économie s'est accompagné de nouvelles opportunités éco-nomiques dans les services. Néanmoins, une hétérogénéité caractérise aussi bien l'industrie que les services. On retrouve dans ces deux grands secteurs des activités productives, rémunératrices et innovantes. Si le renforcement des secteurs manufacturiers stratégiques et à haute valeur ajoutée se justifie pour stimuler la croissance et réduire la vulnérabilité de l'économie française aux chaînes de valeurs mondiales, il convient aussi d'accompagner les mouvements de ressources vers les activités de services à haut potentiel d'innovation qui sont des réservoirs d'emplois et de revenus.

Bien que les dynamiques des salaires diffèrent entre ces deux grands ensembles de secteur, l'évolution de la structure de la spécialisation n'a pas impacté fortement le partage de la valeur ajoutée. La part des salaires dans la valeur ajoutée a augmenté au cours de la décennie 2010. De même, le salaire horaire moyen a augmenté sur la décennie reflétant l'augmentation du contenu technologique de la spécialisation et avec elle des emplois. On constate bien une croissance des
emplois qualifiés à un rythme soutenu et ce dans presque tous les secteurs.

L'épisode de la crise sanitaire marque un retournement conjoncturel de l'économie française. Il se distingue des crises précédentes par des évolutions atypiques des indicateurs. Les mesures sanitaires appliquées ont impacté les secteurs et les emplois de manière différenciée engendrant d'importants effets de composition. Ces changements de structure expliquent le caractère contenu de la baisse de la productivité horaire du travail ainsi que la croissance atypique des salaires horaires bruts et la montée en qualification de la structure de l'emploi entre 2019 et 2020. Néanmoins, l'augmentation de la part des salaires dans la valeur ajoutée implique, en complément, une importante baisse de profitabilité des entreprises.

Des ajustements sont à prévoir dans les années à venir compte tenu de ces évolutions conjoncturelles. En particulier, on s'attend à observer dans les données une résorption des effets de composition une fois les mesures sanitaires levées à partir de 2022. Cette correction ne marquera pas pour autant un retour à la situation économique précédant la crise sanitaire. D'une part, cette crise pourrait durablement impacter le niveau de productivité. Bien que les mesures de soutien aient préservé les entreprises et les salariés, elles ont probablement contraint les déplacements de ressources vers les entreprises les plus productives impactant ainsi négativement la productivité à moyen et long terme. En effet, Guillou et al. (2023) observent une relation négative entre la part des entreprises dont les pertes de liquidités ont été surcompensées par les mesures de soutien et la productivité du travail : plus les entreprises ont une productivité élevée, plus la part d'entreprises surcompensées est faible. Par ailleurs, la numérisation de l'économie et la montée des emplois de TIC dans l'emploi total, qui s'est accélérée en 2020, pourrait elle-aussi affecter durablement le partage de la valeur ajoutée. Reste à savoir si la structure concurrentielle a été modifiée au point de contrarier la stabilité du partage. Ce que nous allons aborder dans la prochaine section.
## Encadré 2.1 : Intelligence artificielle et emploi

On revit les Luddites à chaque révolution technologique, et l'intelligence artificielle en est encore une illustration. Au début du 19ème siècle, les Luddites, ces artisans tondeurs et tricoteurs, craignaient que la substitution du travail par le capital n'entraîne une diminution des salaires, et à terme une détérioration de leurs conditions de vie. Ils ont ainsi organisé des manifestations et des actes de sabotage pour s'opposer à l'utilisation des machines. Depuis, chaque révolution technologique fait écho à cette crainte d'une fin possible du travail (Rifkin, 1995) et s'accompagne d'un frissonnement compréhensible des offreurs de travail, c'est-à-dire des travailleurs eux-mêmes. L'intelligence artificielle présente-t-elle une menace différente ? L'intelligence artificielle est un modèle de machine capable d'apprendre par ses interactions avec son environnement dans le but de proposer des solutions non programmées à l'avance. Son utilisation implique que les tâches non routinières sont désormais exposées à l'utilisation d'un algorithme de type IA (Agrawal et al., 2019). Ces tâches recouvrent : (i) l'analyse de données : l'IA peut être utilisée pour analyser de grandes quantités de données complexes et identifier des modèles ou des tendances ; (ii) le diagnostic médical, dans l'interprétation d'images radiologiques ou les résultats de tests, ou encore pour aider les médecins à poser des diagnostics plus précis ; (iii) la traduction automatique ; (iv) l'assistance virtuelle, comme les chatbots ; (v) la rédaction de contenu créatif ou la génération d'image créatives (ce que l'on appelle communément generative AI) : l'IA peut générer du contenu créatif, ce qui est pertinent dans les domaines de la rédaction de rapports automatisés, la création d'articles ou de logo, etc. L'effet du progrès technique sur la demande de travail des entreprises n'est certainement pas une question nouvelle. Déjà en 1930 dans "Economic possibilities for our grandchildren", Keynes imaginait qu'à l'échéance d'un siècle, les hommes et les femmes ne travailleraient plus que trois heures par jour. En fait, lorsque le progrès technique permet l'automatisation, i.e. l'utilisation de machines et/ou logiciels pour effectuer des tâches précédemment accomplies par des travailleurs, cela peut entraîner une substitution du travail par le capital. Ainsi, le modèle théorique d'Acemoglu et Restrepo (2018) prédit que l'effet sur l'emploi devrait être négatif, mais limité par le coût d'usage du capital. En effet, la demande réduite de travail (du fait de l'effet de substitution) devrait déprécier le coût du travail, stimulant à la marge un surcroit de demande de travail. Le résultat empirique des auteurs sur données américaines (2020) estime que l'introduction d'un robot pour mille employés réduit le taux d'emploi de 0,2 point de pourcentage (environ 400 mille emplois sur une population active de plus de 160 millions de personnes), et déprécie les salaires de 0,4 %. Ces ajustements globaux s'accompagnent d'importants effets de réallocation entre zone d'emplois, de sorte que certaines zones subissent des variations plus sévères encore. Un autre facteur, la demande de bien, devrait également limiter l'effet de substitution du capital au travail. La réduction des coûts de production induit par l'automatisation peut entraîner une diminution du prix de marché des biens et services, stimulant la demande et, ce faisant, ouvrant la possibilité pour l'entreprise de créer des emplois nouveaux.

Portant sur l'Allemagne, l'Espagne, la France, la Grande Bretagne, l'Italie, les études empirique de Harrison et al. (2014), et de Hall et al. (2008) montrent que les innovations de procédés sont une source importante de réduction des besoins en emploi des entreprises. Toutefois, l'augmentation induite de la demande de biens surcompense ces effets négatifs, de sorte que l'emploi croît dans les entreprises les plus innovantes. Il s'agit là d'un résultat très fort, impliquant qu'un niveau global, il ne faut pas craindre le progrès technique, mais au contraire le souhaiter. On comprend bien que l'effet net sur l'emploi, même s'il est positif, cache d'autres problèmes. Il est en effet probable que le changement technique s'accompagne d'une demande de travail différenciée, selon que ce travail est qualifié ou pas. Cette question anime depuis plus de trente ans les économistes sous le vocable de « changement technique fondé sur les compétences » (ou encore skill-biased technical change, Berman et al., 1994; Autor et al., 2003).
L'intuition est que les progrès technologiques bénéficient davantage aux travailleurs les plus qualifiés en augmentant la demande de qualification des entreprises, conjointement à une diminution du travail peu qualifié. Selon Autor et al. (2003), le changement technique mène au remplacement des tâches routinières. Fortement exposé à l'automatisation, le travail peu qualifié, routinier, est alors exposé à la substitution capital-travail. Autor et Dorn (2013) ont notamment mis en évidence le fait que l'évolution technologique créait une polarisation sur le marché du travail. Alors que les travailleurs hautement qualifiés ont vu la demande et les salaires augmenter, les travailleurs peu qualifiés ont été confrontés à une diminution des possibilités d'emploi et à une stagnation des salaires. La question est donc de savoir si l'intelligence artificielle va accentuer ce phénomène de polarisation du marché du travail, ou si, au contraire, elle affectera la demande de compétences des entreprises d'une autre manière. Or, la grande différence de l'IA avec les vagues technologiques précédentes est qu'à priori, une partie du travail hautement qualifié tombe désormais sous le joug d'une substitution du capital au travail qualifié. Mais qu'en est-il réellement ? Les études sur ce sujet restent extrêmement rares. La principale raison est que l'obtention de données sur les investissements des entreprises en IA n'existent tout simplement pas. L'IA n'est ni une catégorie statistique, ni une variable comptable, et son recensement nécessite des stratégies empiriques indirectes, hélas toujours imparfaites. On retiendra toutefois les trois études suivantes :

— L'étude de Felten et al. (2023), sur données américaines d'entreprises entre 2010 et 2016. Ils montrent que les professions exposées à l'IA connaissent une évolution légèrement positive des salaires, mais aucune évolution de l'emploi. Cette corrélation positive avec les salaires est principalement due aux professions dont les exigences en matière de compétences logicielles sont plus élevées.

— Dans le même esprit, les travaux de Babina et al. (2022a,b), portant encore sur données américaines entre 2010 et 2018, montrent que les entreprises investissant en IA augmentent la demande de travail. Toutefois, elles tendent à se doter d'une main-d'œuvre plus instruite, avec des proportions plus élevées de travailleurs titulaires d'un diplôme de premier cycle ou d'un diplôme d'études supérieures, ainsi qu'une plus grande spécialisation dans les domaines STEM et informatiques.

— L'étude de Georgieff et Hyee (2021), portant sur 23 pays de l'OCDE pour la période 2012-2019, est une des premières à établir des statistiques comparables d'un pays à l'autre. Elles montrent par exemple que l'exposition des emplois à l'IA est relativement homogène d'un pays à l'autre, et que l'hétérogénéité observée est d'abord liée à la profession et catégorie sociales. Basée sur données d'entreprises, elle montre que globalement, il n'y a pas de substitution claire entre l'exposition à l'IA et la demande de travail des entreprises. Toutefois, dans les professions où l'informatisation est élevée, une plus grande exposition à l'IA est liée à une plus forte croissance de l'emploi.

Dans l'ensemble, et dans l'état actuel de notre connaissance, les premiers résultats sur la relation entre intelligence artificielle et emplois tendent à se conformer aux résultats déjà bien connus des économistes : le changement technique augmente la demande de travail des entreprises innovantes. Cette augmentation de la demande de travail s'oriente vers les professions les plus qualifiées, corroborant la présence d'un changement techniques biaisé en faveur du travail qualifié. Il faut pourtant se garder de toute généralisation hâtive, et ce pour deux raisons. La première est que l'IA est une technologie encore immature et turbulente (Dibiaggio et al., 2022). Aussi nous restons encore dans l'expectative de ses effets sur l'organisation des entreprises et la demande de travail. La seconde raison est que les rares études évoquées relatives à l'IA restent méthodologiquement limitées et imparfaites. Il existe aujourd'hui un réel besoin en étude économétrique portant sur la relation entre l'intelligence artificielle et l'emploi.
<table><caption>Table 2.1 – Productivité, salaires et qualification
Valeur de 2019 et taux de croissance 2019-2020 en %</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Productivité horaire</th><th colspan="2">Part des salaires</th><th colspan="2">Salaire horaire brut</th><th colspan="2">Part de l'emploi qualifié</th></tr><tr><th>2019</th><th>TC<sup>2020</sup><sub>2019</sub></th><th>2019</th><th>TC<sup>2020</sup><sub>2019</sub></th><th>2019</th><th>TC<sup>2020</sup><sub>2019</sub></th><th>2019</th><th>TC<sup>2020</sup><sub>2019</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="9"><strong>Taille</strong></td></tr><tr><td>TPE</td><td>31,5</td><td>-0,4</td><td>67,7</td><td>3,9</td><td>14,6</td><td>2,4</td><td>14,3</td><td>9,3</td></tr><tr><td>PME</td><td>32,9</td><td>2,7</td><td>74,7</td><td>0,5</td><td>18,4</td><td>3,4</td><td>17,0</td><td>8,9</td></tr><tr><td>ETI</td><td>45,9</td><td>2,0</td><td>66,7</td><td>1,6</td><td>22,6</td><td>4,5</td><td>26,5</td><td>6,5</td></tr><tr><td>GE</td><td>54,2</td><td>-7,8</td><td>58,5</td><td>5,0</td><td>22,2</td><td>3,5</td><td>25,4</td><td>5,7</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Secteur</strong></td></tr><tr><td>Manuf. HT</td><td>56,3</td><td>-6,7</td><td>64,8</td><td>9,3</td><td>26,3</td><td>4,3</td><td>32,2</td><td>3,6</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>39,6</td><td>0,8</td><td>68,0</td><td>1,3</td><td>19,3</td><td>3,5</td><td>13,4</td><td>4,1</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>64,4</td><td>-0,1</td><td>47,6</td><td>0,7</td><td>24,6</td><td>3,6</td><td>24,0</td><td>2,9</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>57,0</td><td>5,8</td><td>51,7</td><td>8,6</td><td>23,3</td><td>2,4</td><td>15,8</td><td>3,4</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>41,2</td><td>4,8</td><td>61,6</td><td>-0,5</td><td>18,3</td><td>3,4</td><td>15,9</td><td>3,7</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>26,4</td><td>0,4</td><td>73,9</td><td>0,0</td><td>15,6</td><td>2,8</td><td>8,7</td><td>10,3</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>49,9</td><td>-6,2</td><td>75,8</td><td>1,4</td><td>26,5</td><td>2,2</td><td>48,0</td><td>2,6</td></tr><tr><td>Construction</td><td>32,7</td><td>-1,2</td><td>78,0</td><td>2,6</td><td>17,5</td><td>1,0</td><td>12,7</td><td>7,2</td></tr><tr><td>Transport</td><td>35,0</td><td>-9,9</td><td>67,0</td><td>7,1</td><td>17,1</td><td>-1,7</td><td>12,1</td><td>9,0</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>64,0</td><td>3,6</td><td>62,9</td><td>0,4</td><td>28,8</td><td>3,6</td><td>71,3</td><td>0,7</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>23,0</td><td>-21,9</td><td>76,0</td><td>20,3</td><td>12,9</td><td>0,5</td><td>6,7</td><td>24,1</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>62,9</td><td>1,1</td><td>66,3</td><td>-0,9</td><td>30,2</td><td>2,5</td><td>63,8</td><td>4,3</td></tr><tr><td>Loisir & Aut. serv.</td><td>32,5</td><td>-13,1</td><td>65,4</td><td>10,0</td><td>16,7</td><td>-9,4</td><td>12,7</td><td>8,7</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>42,0</td><td>3,1</td><td>74,8</td><td>1,8</td><td>24,9</td><td>4,9</td><td>44,5</td><td>8,7</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>55,9</td><td>-85,1</td><td>89,4</td><td>356,3</td><td>31,3</td><td>-0,6</td><td>31,6</td><td>-0,5</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Quintile intensité énergétique</strong></td></tr><tr><td>Q1-Faible</td><td>39,9</td><td>1,4</td><td>61,2</td><td>3,3</td><td>17,7</td><td>3,2</td><td>17,8</td><td>8,2</td></tr><tr><td>Q2</td><td>45,5</td><td>-2,0</td><td>64,7</td><td>3,7</td><td>21,1</td><td>2,1</td><td>28,4</td><td>5,4</td></tr><tr><td>Q3-Moyenne</td><td>43,1</td><td>-3,3</td><td>67,8</td><td>5,0</td><td>20,9</td><td>2,5</td><td>24,0</td><td>5,4</td></tr><tr><td>Q4</td><td>37,6</td><td>-2,0</td><td>68,6</td><td>1,9</td><td>18,8</td><td>3,8</td><td>17,5</td><td>8,1</td></tr><tr><td>Q5-Forte</td><td>34,6</td><td>3,1</td><td>75,9</td><td>-1,5</td><td>19,5</td><td>4,5</td><td>16,8</td><td>6,4</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Classe intensité numérique</strong></td></tr><tr><td>C1-Nulle</td><td>32,2</td><td>0,8</td><td>68,9</td><td>1,6</td><td>16,2</td><td>1,8</td><td>11,6</td><td>7,2</td></tr><tr><td>C2-Moyenne</td><td>46,1</td><td>-3,3</td><td>66,6</td><td>3,7</td><td>22,3</td><td>3,9</td><td>24,1</td><td>6,4</td></tr><tr><td>C3-Forte</td><td>60,9</td><td>2,1</td><td>66,8</td><td>0,8</td><td>29,1</td><td>2,7</td><td>70,3</td><td>0,7</td></tr><tr><td><strong>Secteur Marchand</strong></td><td>39,8</td><td>-0,5</td><td>67,6</td><td>2,5</td><td>19,6</td><td>3,4</td><td>20,6</td><td>7,1</td></tr></tbody></table>

Note : les variables nominales sont déflatées par l'indice des prix à la production au niveau sectoriel NAF38 de l'INSEE.
La productivité horaire et le salaire horaire brut sont exprimés en euros constants de 2014 tandis que la part des salaires dans la valeur ajoutée, la part de l'emploi qualifié et les taux de croissance (TC) sont exprimés en pourcentage.
Sources : DADS et FARE (Insee), calculs des auteurs.
<table><caption>Table 2.2 – Productivité, salaires et qualification
Taux de croissance annuel moyen 2010-2014 et 2014-2019 en %</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Productivité horaire</th><th colspan="2">Part des salaires</th><th colspan="2">Salaire horaire brut</th><th colspan="2">Part de l'emploi qualifié</th></tr><tr><th>TC<sup>2014</sup><sub>2010</sub></th><th>TC<sup>2019</sup><sub>2014</sub></th><th>TC<sup>2014</sup><sub>2010</sub></th><th>TC<sup>2019</sup><sub>2014</sub></th><th>TC<sup>2014</sup><sub>2010</sub></th><th>TC<sup>2019</sup><sub>2014</sub></th><th>TC<sup>2014</sup><sub>2010</sub></th><th>TC<sup>2019</sup><sub>2014</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="9"><strong>Taille</strong></td></tr><tr><td>TPE</td><td>-0,2</td><td>0,2</td><td>0,7</td><td>-0,4</td><td>0,3</td><td>0,4</td><td>5,0</td><td>5,4</td></tr><tr><td>PME</td><td>0,0</td><td>0,7</td><td>0,3</td><td>-0,3</td><td>0,5</td><td>0,8</td><td>0,3</td><td>2,1</td></tr><tr><td>ETI</td><td>0,1</td><td>1,1</td><td>0,8</td><td>-0,4</td><td>1,0</td><td>1,1</td><td>0,7</td><td>2,9</td></tr><tr><td>GE</td><td>-0,6</td><td>-2,1</td><td>0,5</td><td>0,2</td><td>1,6</td><td>1,1</td><td>3,7</td><td>0,9</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Secteur</strong></td></tr><tr><td>Manuf. HT</td><td>1,5</td><td>2,9</td><td>0,3</td><td>-1,8</td><td>1,8</td><td>1,8</td><td>1,5</td><td>4,3</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>-1,9</td><td>1,3</td><td>1,8</td><td>-0,2</td><td>0,5</td><td>1,2</td><td>1,3</td><td>2,6</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>-3,0</td><td>-9,3</td><td>0,5</td><td>-0,9</td><td>0,2</td><td>3,4</td><td>5,9</td><td>6,2</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>0,4</td><td>-0,7</td><td>3,1</td><td>-0,2</td><td>-0,7</td><td>3,0</td><td>2,2</td><td>5,4</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>1,8</td><td>0,7</td><td>0,2</td><td>-0,1</td><td>1,7</td><td>1,1</td><td>0,6</td><td>2,3</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>-0,5</td><td>0,9</td><td>0,0</td><td>0,0</td><td>0,1</td><td>0,7</td><td>-1,0</td><td>-3,4</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>-0,9</td><td>1,1</td><td>1,5</td><td>0,2</td><td>-0,2</td><td>1,3</td><td>0,1</td><td>4,0</td></tr><tr><td>Construction</td><td>-0,3</td><td>0,0</td><td>1,0</td><td>-0,5</td><td>0,5</td><td>-0,3</td><td>1,7</td><td>5,1</td></tr><tr><td>Transport</td><td>-2,1</td><td>-2,1</td><td>-0,6</td><td>-0,1</td><td>0,2</td><td>0,4</td><td>3,8</td><td>4,3</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>1,5</td><td>1,8</td><td>1,4</td><td>0,1</td><td>3,6</td><td>2,2</td><td>2,5</td><td>2,0</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>-1,6</td><td>-1,1</td><td>1,0</td><td>0,0</td><td>-0,1</td><td>-0,6</td><td>0,1</td><td>4,6</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>0,5</td><td>0,1</td><td>0,2</td><td>1,0</td><td>0,1</td><td>1,6</td><td>0,5</td><td>2,1</td></tr><tr><td>Loisir & Aut. serv.</td><td>4,4</td><td>-0,1</td><td>-3,6</td><td>0,3</td><td>1,2</td><td>1,1</td><td>1,1</td><td>2,9</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>0,2</td><td>0,8</td><td>1,9</td><td>-0,6</td><td>2,0</td><td>1,5</td><td>1,9</td><td>5,0</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>1,4</td><td>1,7</td><td>-1,2</td><td>-0,6</td><td>-0,1</td><td>-0,1</td><td>1,4</td><td>3,8</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Quintile intensité énergétique</strong></td></tr><tr><td>Q1-Faible</td><td>0,1</td><td>1,8</td><td>-0,1</td><td>-1,4</td><td>0,9</td><td>0,7</td><td>2,6</td><td>-1,7</td></tr><tr><td>Q2</td><td>0,8</td><td>1,5</td><td>0,2</td><td>-1,0</td><td>0,8</td><td>0,9</td><td>1,4</td><td>3,5</td></tr><tr><td>Q3-Moyenne</td><td>0,7</td><td>-0,6</td><td>-0,2</td><td>0,2</td><td>1,0</td><td>0,9</td><td>0,5</td><td>2,8</td></tr><tr><td>Q4</td><td>-0,2</td><td>1,0</td><td>1,2</td><td>-0,6</td><td>1,2</td><td>0,9</td><td>1,1</td><td>3,3</td></tr><tr><td>Q5-Forte</td><td>-1,2</td><td>-1,9</td><td>1,5</td><td>1,7</td><td>0,8</td><td>1,4</td><td>1,7</td><td>4,5</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Classe intensité numérique</strong></td></tr><tr><td>C1-Nulle</td><td>-0,2</td><td>-0,5</td><td>0,5</td><td>-0,2</td><td>0,5</td><td>0,8</td><td>0,3</td><td>3,5</td></tr><tr><td>C2-Moyenne</td><td>-0,3</td><td>0,8</td><td>0,5</td><td>-0,2</td><td>0,9</td><td>1,1</td><td>1,0</td><td>2,8</td></tr><tr><td>C3-Forte</td><td>2,0</td><td>1,9</td><td>0,9</td><td>-0,2</td><td>2,4</td><td>1,9</td><td>1,7</td><td>1,8</td></tr><tr><td><strong>Secteur Marchand</strong></td><td>0,0</td><td>0,3</td><td>0,5</td><td>-0,2</td><td>0,9</td><td>0,9</td><td>1,3</td><td>2,7</td></tr></tbody></table>

Note : les variables nominales sont déflatées par l'indice des prix à la production au niveau sectoriel NAF38 de l'INSEE. Les taux de croissance annuels moyens (TC) sont exprimés en pourcentage.

Sources : DADS et FARE (Insee), calculs des auteurs.
# Thème 3

## Pouvoir de marché : Concentration et taux de marge

La concentration du tissu productif est un processus de modification de la structure de marché qui implique qu'un plus petit nombre d'acteurs rassemble une part croissante de la création de valeur, le plus souvent mesurée en valeur ajoutée, en chiffre d'affaires, en emplois ou en capital. Le taux de marge, qui mesure la profitabilité des entreprises, est très souvent corrélaté à la part de marché, car cette dernière confère, le plus souvent, un certain pouvoir de marché, c'est-à-dire un certain pouvoir de faire les prix.

Concentration et taux de marge sont des indicateurs clés des débats tant sur la productivité que sur l'inflation et également sur le partage de la valeur et la distribution des richesses. En effet, le ralentissement des gains de productivité tout comme la baisse des revenus du travail dans la valeur ajoutée ont été reliés à la concentration de la valeur ajoutée dans des entreprises de plus en plus grandes et bien plus productives et intensives en capital. Si ces dernières gagnent des parts de marché, cela augmente la productivité agrégée et réduit la part du travail dans la valeur ajoutée. De même, la concentration pourrait expliquer le ralentissement des réallocations d'emplois (Albrecht et Decker, 2023). Du côté de l'inflation, le débat sur la responsabilité des profits, et précisément des stratégies de marge, dans la croissance des prix depuis la pandémie — débat que nous aborderons dans la section 3.3 — oblige à comprendre le mécanisme de la formation des marges et des profits.

Apprécier la dynamique de la concentration est une étape importante de la compréhension du degré de concurrence, de la dynamique des pouvoirs de marché, de l'inflation par les marges et des rapports de forces économiques : entre partenaires sociaux, entre producteurs et consommateurs ou entre entreprises et Etat. C'est en effet aussi un sujet d'économie politique car les pouvoirs de marché des entreprises peuvent affecter la souveraineté politique (voir Guillou, 2023b) et plus généralement la démocratie (voir Philippon, 2019). L'évolution du contrôle de concurrence par les autorités place les indicateurs de concentration au coeur de l'arbitrage entre efficience et abus de pouvoir de marché.

De nombreuses études récentes font état d'une augmentation de la concentration des parts
de marché des entreprises. Ce constat a surtout été bien documenté pour les Etats-Unis. Si Rose (2019) montre bien que les capacités statistiques à mesurer la concentration sont très incomplètes, il semble que les évidences convergent vers une plus grande concentration outre-atlantique. Autor et al. (2020) apportent un ensemble d'illustrations de l'augmentation de la concentration aux Etats-Unis en utilisant des données désagrégées d'établissements. En parallèle, De Loecker et al. (2020) documentent l'augmentation des pouvoirs de marché aux Etats-Unis sur données d'entreprises de 1955 à 2016. Cela est cohérent avec le constat général de concentration croissante aux Etats-Unis qui fonde l'ouvrage de Thomas Philippon (2019).

En Europe, Bajgar et al. (2019), utilisant des données d'entreprises européennes, observent une augmentation de la concentration entre 2001 et 2012. Précisément, ils montrent que les entreprises dans le premier décile en termes de taille ont augmenté leur part de marché de 2 points de pourcentage dans le manufacturier et de 3 points de pourcentage dans les services non financiers. Bighelli et al. (2022) confirment, sur données sectorielles, qu'à l'échelle européenne entre 2009 et 2016, on observe une augmentation de la concentration de l'activité économique qui a été principalement tirée par la dynamique du secteur manufacturier. De plus, ce sont les industries les plus concentrées qui ont gagné des parts de marché. L'étude montre par ailleurs que la dynamique de concentration s'est traduite par une augmentation de la productivité agrégée signalant une allocation plus efficace des ressources.

Cette augmentation de la concentration des pouvoirs économiques observée au 21ème siècle est le résultat tout d'abord de la concurrence mondiale qui oblige les entreprises à grandir pour répondre à la demande mondiale et pour faire face à la concurrence de nouveaux acteurs. C'est aussi le résultat de la concurrence technologique, qui exige d'atteindre une taille critique pour supporter les coûts des investissements en R&D. Bien sûr, dès lors que le marché devient mondial, le pouvoir économique est réparti sur un marché plus grand et les concurrents se déploient partout dans le monde. En conséquence, l'extension du marché de référence des entreprises et du nombre d'entreprises en concurrence induit une diminution de la concentration (voir Freund et Sidhu, 2017). Le résultat de ces deux forces contraires dépend du marché d'exercice en question et de l'insertion mondiale des entreprises. Il existe donc une limite à l'interprétation de la dynamique de la concentration dans le cadre des frontières du marché français sachant qu'on exclut la concurrence étrangère. C'est un élément de contexte dont il faut tenir compte pour les marchés ouverts à la concurrence mondiale.

Outre la mondialisation de la concurrence, la numérisation — investissements en capital des TIC et/ou embauche de personnel TIC — est aussi un vecteur d'accroissement de la concentration (voir Bessen, 2020) en raison des effets positifs sur la taille des entreprises et notamment des larges investissements en propriété intellectuelle (voir Brynjolfsson et al., 2023).

Si la concentration est une caractéristique de la structure du marché, l'étude de ses effets sur le bien-être économique a conduit à mettre en évidence que c'est la dynamique de marché qui y a conduit qui permet vraiment de juger si son niveau est symptomatique et doit inquiéter. Shapiro (2018) rappelle ainsi qu'un marché concentré n'est pas forcément un marché exempt de concurrence : "it is important to remember that an increase in concentration in a properly
defined relevant market does not prove that competition in that market has declined." <fnref n="1" /> De plus la concentration peut résulter d'un processus de sélection qui augmente l'efficacité allocative. Le débat ancien entre les tenants de l'hypothèse de l'efficience (voir Demsetz, 1973) ou ceux de l'hypothèse de l'exogénéité de la conduite des entreprises en matière de profitabilité (voir Bain, 1951) n'a jamais vraiment été tranché. <fnref n="2" />

Nous revenons sur cette relation dans la prochaine section 3.1. Nous commenterons ensuite les résultats concernant les indices de concentration observés pour la France (section 3.2), puis les résultats sur les marges et la profitabilité (section 3.3). Nous finirons avec les implications de politiques économiques et notamment le débat du rôle de la profitabilité sur l'inflation (section 3.4).

## Section 3.1. Relations entre concentration et profitabilité

La mesure de la concentration des parts de marché des entreprises sur un espace concurrentiel (ici les classes d'entreprises, qu'on appellera le marché) renseigne sur le degré de concurrence de l'espace en question. En effet un marché très concentré indique qu'un petit nombre d'acteurs réalise l'essentiel du chiffre d'affaires du marché. La concentration indique donc l'allocation du pouvoir de marché. Il ne s'agit cependant pas d'un indicateur suffisant pour qualifier un marché de concurrentiel (Shapiro, 2018). <fnref n="3" /> La concentration peut aussi révéler que la structure des coûts est telle que la rentabilité des acteurs n'est assurée que si ces acteurs sont peu nombreux à exploiter le marché. <fnref n="4" /> Cependant, à structure des coûts constante, une augmentation de la concentration indique une augmentation du pouvoir de marché.

Quelles sont la signification et l'incidence de ce pouvoir de marché ? Au premier ordre, il s'agit de la capacité à "faire" les prix et donc en quelque sorte à moins dépendre des forces de la demande (élasticité de la demande plus faible), voire de celles des fournisseurs et donc d'une plus grande capacité à répercuter les hausses des coûts de production. On s'attend donc à ce que les taux de marge soient proportionnels au pouvoir de marché.

<footnote n="1">1. Il existe des secteurs qui sont bien plus concentrés que d'autres pour des raisons historiques ou de structure des coûts. Par ailleurs, certaines secteurs connaissent des dynamiques de concentration plus fortes en raison des contraintes qui leur sont propres. Ainsi, dans le secteur agrochimique qui connaît un fort mouvement de concentration depuis 2015, il y avait 600 producteurs de graines en 1996 qui ont été rachetés par les 6 grands du secteur qui aujourd'hui contrôlent 63 % du marché des graines.</footnote>

<footnote n="2">2. On assiste aujourd'hui à une suspicion grandissante des autorités de la concurrence au sujet des concentrations par acquisition externe qui indique, qu'en politique, la tonalité dominante ne penche pas en faveur de l'efficience.</footnote>

<footnote n="3">3. La théorie des marchés contestables montre même que ce qui compte c'est la menace potentielle d'entrants qui suffit à discipliner les comportements des acteurs.</footnote>

<footnote n="4">4. C'est le cas quand les coûts fixes — investissement dans des infrastructures par exemple ou dans des machines — sont très élevés et ne déterminent le seuil de rentabilité — quand le prix est égal au coût moyen — qu'à un niveau de quantité produite, et donc de couverture des marchés, très élevé.</footnote>
Le lien entre la concentration et le taux de marge a été établi dans la littérature d'économie industrielle des années 1960. Puis la théorie des marchés contestables (Baumol et al., 1982) a mis en avant le rôle des barrières à l'entrée et des coûts irrécouvrables. Plus récemment de nouvelles dynamiques de croissance des entreprises et des marchés qui se sont avérées non systématiquement parallèles avec la croissance de la profitabilité ont questionné la disparition de la relation. La quittessence de ce modèle s'illustre dans l'économie numérique qui se concentre, augmente ses parts de marché, mais pas immédiatement ses marges.

Au second ordre, le pouvoir de marché procure la capacité à influencer l'organisation, la réglementation et la technologie du marché mais aussi le marché du travail. Cette dimension du pouvoir de marché est potentiellement créatrice de gains de productivité et de compétitivité vis-à-vis des acteurs étrangers (dynamique schumpétérienne), tout comme elle peut aussi conduire à scléroser la structure du marché et à réduire ses capacités futures d'innovation (dynamique de rente). En effet, la perspective de gains de pouvoir de marché motive l'engagement dans une stratégie d'innovation ce qui est favorable à la productivité. Mais par ailleurs, l'excès de pouvoir de marché va ralentir les incitations à innover (Aghion et al., 2005).

Dans la théorie microéconomique de l'oligopole, le ratio de marge est l'écart du prix au coût unitaire (ou coût moyen). Rappelons que l'indice de Lerner est, à strictement parler, l'écart au coût marginal et que le coût moyen égalise le coût marginal si le coût total est linéairement croissant. En considérant des rendements constants — ce qui suppose l'absence de coût fixe — et un marché avec un produit non différencié, le taux de marge, $\mu_i$, s'établit comme le ratio de la part de marché de l'entreprise $i$, $s_i$, sur l'élasticité de la demande au prix (en valeur absolue), $\epsilon$,

$$ \mu_i = \frac{P - c_i}{P} = \frac{s_i}{\epsilon} $$

Ce résultat simple suppose que le coût unitaire est constant et que la variation conjecturale — c'est-à-dire la sensibilité de la production des concurrents à la production des entreprises est nulle.<fnref n="5" /> Le taux de marge du marché, $\mu_m$, est alors la somme des taux de marge des entreprises de ce marché, chacun étant pondéré par la part de marché de l'entreprise :

$$ \mu_m = \sum_i s_i \frac{s_i}{\epsilon} = \sum_{1}^{n} \frac{s_i^2}{\epsilon} = \frac{HHI}{\epsilon} \quad (3.1) $$

A distribution des parts de marché constante, plus l'élasticité de la demande sera faible (peu de sensibilité des clients aux prix des vendeurs) et plus le taux de marge sera élevé. A élasticité donnée, quand un marché à n entreprises est tel que celles-ci ont des parts de marché faibles, alors on observera une profitabilité du marché faible. On s'attend donc à observer une corrélation positive

<footnote n="5">5. Sans faire ces hypothèses on aurait $\mu_i = \frac{q_i}{P} \left[ \frac{dc_i}{dq_i} + \frac{1}{\epsilon} \frac{P}{Q} \left( 1 + \sum dq_j/q_i \right) \right]$. Poser une variation conjecturale nulle est conforme à une situation de monopole ou d'équilibre de Cournot-Nash.</footnote>
entre concentration du marché et profitabilité. On a fait apparaître HHI dans l'équation (3.1), l'indice de concentration Hirschman-Herfindhal qui sera présenté plus bas.

Mais la concurrence potentielle, c'est-à-dire la menace de futurs entrants, qui est d'autant plus forte que les barrières à l'entrée sont faibles, que les opportunités de croissance sont fortes et que le cycle des produits est court, peut exercer une force négative sur le taux de marge. Dans ce cas, la concentration est une condition nécessaire pour avoir une forte profitabilité mais non suffisante, car la concurrence potentielle discipline les comportements de marge. L'existence de barrières à l'entrée (dans le cas de coûts fixes élevés, de coûts irrécouvrables ou d'avantages absolus de coût des entreprises déjà sur le marché) est déterminante pour le maintien de la relation positive entre concentration et profitabilité. On notera que l'existence de fortes économies d'échelle — ou autrement dit de rendements croissants — conduit de facto à l'érection de barrières à l'entrée. L'existence de coûts irrécouvrables ou d'avantages de coût absolu (intégration verticale donnant accès à des ressources critiques par exemple) confère un pouvoir de marché aux entreprises en place, en écartant la concurrence incapable d'égaler le niveau de rentabilité nécessaire à l'entrée sur le marché.

Dans le cas de marchés où les produits sont, non plus homogènes, mais fortement différenciés, la profitabilité sera elle-même différenciée, selon la capacité de cette différenciation du produit à capturer tout ou partie de la demande. L'entreprise fait alors face à une demande qui lui est propre. Un taux de marge élevé peut donc s'interpréter comme la résultante d'éléments de différenciation : par exemple en raison d'un marketing et de dépenses publicitaires qui fidélisent les clients et plus généralement de qualités et caractéristiques qui distinguent le produit de celui de ses concurrents. La différenciation est donc un moyen de créer des barrières à l'entrée.<fnref n="6" /> L'accroissement du contenu technologique de la production, notamment par la numérisation mais aussi par l'investissement en R&D, est un vecteur de rendements croissants et de différenciation. Non seulement la concentration augmente avec la numérisation (voir Bessen, 2020; Brynjolfsson et al., 2023) mais son effet sur la profitabilité pourrait en être plus fort.

Pour résumer, la relation entre concentration et profitabilité est croissante et cela d'autant plus que les rendements d'échelle sont croissants et que la différenciation des produits est importante.

## Section 3.2. Etat de la concentration du tissu productif

Nos trois indicateurs de concentration sont la part de marché des 10 premières entreprises (CR10), la part de marché des 100 premières entreprises (CR100) et l'indice Hirschman-Herfindhal (HHI). Ce dernier repose sur toutes les entreprises du marché et s'établit comme la somme de leur part de marché au carré. Multiplié par 1000, l'indicateur est compris entre 0 (peu concentré)

<footnote n="6">6. Des dépenses publicitaires massives peuvent constituer un actif immatériel qui protège de la concurrence de nouveaux entrants pas forcément capables d'égaler la dépense.</footnote>
et 1000 (très concentré). Comme cela est indiqué dans l'équation (3.1), un indicateur HHI plus élevé devrait entraîner, toutes choses égales par ailleurs, une profitabilité moyenne du marché plus élevée. Rappelons que HHI augmente avec l'inégalité de taille au sein du marché et diminue avec le nombre d'entreprises présentes dans le marché. De nouvelles entrées d'entreprises nettes des sorties diminuera HHI alors que des entreprises en place qui augmentent leur part de marché au détriment d'autres entreprises du marché conduiront à une augmentation de HHI. Comme il a été rappelé ci-dessus, des entreprises peuvent connaître une augmentation de leur taille en raison de leur croissance sur les marchés internationaux. Cela a pour conséquence d'augmenter la taille du marché et le HHI, bien que cela ne peut s'interpréter directement comme une augmentation du pouvoir de marché d'un petit nombre d'entreprises sur le marché domestique.<fnref n="7" />

Dans les tableaux qui suivent, l'indice Hirschman-Herfindhal a été normalisé pour qu'il soit comparable entre classes dont le nombre d'entreprises varie.<fnref n="8" />

Les ratios de concentration CR10 et CR100 correspondent à des points particuliers (ici 10 et 100) de la courbe de concentration du marché (courbe de Lorenz). Ils correspondent respectivement à la part de marché (en chiffre d'affaires) des 10 premières entreprises et des 100 premières entreprises. Bien qu'informatif, la comparaison du niveau de concentration entre les classes/marchés sur la base de ces ratios dépend du point choisi. Ils ne tiennent pas compte de l'ensemble des entreprises présentes sur le marché. Ces ratios peuvent cependant être comparés dans le temps et sont de bons indicateurs de la granularité du tissu productif. Pour la comparaison entre classes, l'indice HHI est plus approprié.

Ces trois indicateurs sont calculés à partir du chiffre d'affaires des entreprises. Ce choix est plutôt consensuel dès lors qu'on cherche à mesurer le pouvoir de contrôle sur l'offre et sur la demande.

Pour définir le marché pertinent, les classifications sectorielles sont souvent la première approximation. Elles présentent l'avantage de regrouper les entreprises relativement au type de production et donc on peut supposer une certaine homogénéité des paramètres de la fonction de production. Mais cependant, le marché se réfère plutôt à une fonction de demande et la concurrence se fera entre produits substituables qui peuvent ne pas appartenir à un même secteur. Quand les services sont concernés, le parallèle entre production et demande est plutôt satisfaisant (par exemple, le secteur de la Construction, de l'Hôtellerie & Restauration, des services Juridiques...) mais dans le Manufacturier, des produits de substitution entre secteurs différents est plus envisageable (pièces métalliques versus pièces en plastique par exemple). Nos classes de secteurs sont plutôt larges, ce qui présente l'avantage de frontières acceptables en matière de substitution possible mais aussi

<footnote n="7">7. On pourrait calculer le HHI sur les ventes domestiques seulement mais cela reviendrait à considérer que l'entreprise segmente ex ante sa stratégie en fonction des marchés et à sous-estimer les effets d'échelle sur son pouvoir de marché.</footnote>

<footnote n="8">8. On calcule la part de marché de chaque entreprise à partir de son chiffre d'affaires relativement au chiffre d'affaires de la classe d'entreprises de référence (taille, secteurs, quintiles d'intensité électrique ou classe d'emplois numériques). Cette part au carré est sommée sur l'ensemble des entreprises de la classe. Si $S_c$ représente cette somme alors $HHI = 1000 \times (S_c - 1/N)/(1 - 1/N)$ où N est le nombre d'entreprises du groupe c.</footnote>
l'inconvénient de regroupement de marchés où les acteurs ne sont pas directement en concurrence entre eux. C'est pourquoi on présente aussi quelques statistiques à un niveau plus désagrégé pour le secteur manufacturier. Ceci étant dit, le choix des classes utilisées dans les tableaux précédents permet une compréhension plus synthétique du tissu productif et reste très informative, sinon de l'évolution stricto sensu du pouvoir de marché, au moins de l'évolution de la structure du tissu productif.

On mesure aussi la concentration dans des classes non sectorielles. On s'éloigne alors d'une lecture en termes de pouvoir de marché mais là aussi ce qu'on appréhende c'est la structure des classes et le niveau d'inégalité entre les entreprises qui les constituent.

Le tableau 3.1 montre, comme attendu, que la concentration est forte parmi les grandes entreprises signifiant qu'il existe beaucoup plus d'inégalités de taille pour ce groupe étroit d'entreprises. Les secteurs les plus concentrés sont d'abord les secteurs structurellement oligopolistiques, c'est-à-dire ceux composés d'un petit nombre d'entreprises comme le Transport aérien, l'Eau & l'électricité et les Industries extractives en raison de la nature de leur fonction de coût (qui a motivé des barrières à l'entrée réglementaire du type monopole public). Viennent ensuite les secteurs intensifs en technologie comme le Manufacturier HT et les services TIC. On observe aussi que le secteur des Transports et Loisir & Autres services sont également parmi les plus concentrés car les 10 premières entreprises détiennent autour de 30 % du chiffre d'affaires du secteur. Il est également frappant de constater qu'une majorité de secteurs sont tels que les 100 premières entreprises détiennent plus du quart du chiffre d'affaires du secteur comme on l'observe dans le graphique 3.1 :seules 3 classes sectorielles sur 15 sont en-deçà. L'indice HHI conforte ce classement et montre qu'indépendemment du nombre d'entreprises, ce sont les secteurs avec des coûts fixes élevés qui sont en premier lieu les plus concentrés. Les secteurs du transport aérien et de l'Eau & electricité sont les plus concentrés. Comme pour les indices de concentration, le secteur Manufacturier HT et les services TIC se classent juste après confirmant l'importance de la technologie dans la structure de l'ensemble du marché.

La concentration est forte dans l'industrie manufacturière mais se distingue clairement les secteurs HT et les secteurs BT. Le graphique 3.2 montre la valeur des CR10 par secteur manufacturier en 2010 et en 2019. Cela varie de 11 % dans l'agroalimentaire ou les produits métalliques à 86 % dans l'Automobile ou 82 % dans la Fabrication des autres matériels de transport.

L'intensité électrique ne semble pas déterminante du niveau de concentration. On peut en déduire que l'importance des dépenses d'électricité dans le processus de production n'est pas informatif du niveau des coûts fixes, ni du niveau de robotisation ou de numérisation. Cependant, la baisse de concentration entre 2019 et 2020 — qu'on associera avec une baisse des parts de marché des plus grosses entreprises en 2019 puisque le tableau 1.2 ne montre pas de sortie d'entreprises sauf pour la classe Q5 — est allée clairement décroissante avec l'intensité électrique. Autrement dit, plus l'intensité électrique était forte, et moins la classe ne s'est déconcentrée. En revanche, l'intensité numérique montre aller de pair avec la concentration et, alors que le tableau 1.2 montre qu'il n'y a pas eu de sorties d'entreprises entre 2019 et 2020 par classe numérique, l'année 2020 s'est traduite
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 3.1 – Part cumulée du chiffre d'affaires des 100 premières entreprises par secteur en 2010 et en 2019</figcaption></figure>

Source : FARE (INSEE) 2010 et 2019. La ligne hachurée rouge représente la moyenne du secteur marchand.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 3.2 – CR10 en 2010 et en 2019 dans l'industrie manufacturière</figcaption></figure>

Source : FARE (INSEE) 2010-2019.
par une diminution de la concentration moindre parmi les entreprises plus numérisées.

L'année 2020 et la crise Covid-19 ont eu pour effet de diminuer la concentration pour la majorité des classes d'entreprises, hors classes de taille. plus spécifiquement, les secteurs les plus impactés par les mesures prophylactiques (comme hôtellerie & restauration, transport aérien, construction) se sont plus fortement déconcentrés à l'exception de Loisir & Autres services. La chute de l'activité en 2020 a fait baisser les chiffres d'affaires des entreprises les plus exposées et les plus fragiles. Cela explique pourquoi la baisse de la concentration est plus forte encore quand on considère l'indice HHI qui analyse tout le marché.

Plus généralement, comme on n'observe pas de baisse du nombre d'entreprises dans le secteur marchand dans la plupart des classes (voir tableau 1.2), un taux de croissance de la concentration de 2019 à 2020 négatif indique que les parts de marché des plus grosses entreprises ont baissé et que celles qui avaient des parts inférieures ont mécaniquement augmenté leur part. On observe moins ce phénomène dans les entreprises les plus numérisées (C3-forte). On peut dire que la crise Covid a eu un effet égalitaire sur les parts de marché.

Qu'observe t-on sur une plus longue période ? Le tableau 3.2 montre l'évolution de 2010 à 2014 et sur la période pré-Covid, 2014-2019. Par groupe de taille, à deux exceptions près, la concentration baisse sur les deux sous-périodes et plus fortement pour la période plus récente. Les exceptions sont d'une part le groupe de taille des ETI dont la concentration ne baisse pas en première sous-période et d'autre part la classe des grandes entreprises dont la concentration augmente fortement mesuré par HHI au cours de la deuxième sous-période (12,7 %). Par classe sectorielle, les évolutions sont hétérogènes. Dans l'industrie se distingue le manufacturier HT d'une part, dont la concentration augmente surtout dans la deuxième période, c'est même le manufacturier HT qui connaît la plus forte croissance du HHI dans la deuxième sous-période pré-Covid (23,6 %), du reste de l'industrie d'autre part. Le Manufacturier BT et le secteur de l'Eau & électricité deviennent plus concurrentiels sur les deux sous-périodes. Dans les services, des cycles de concentration et déconcentration alternent entre les deux sous-périodes à part dans les services TIC, l'Edition & diffusion, les services Scientifiques & techniques, les services Administratifs & de soutien et les Transports qui connaissent une baisse du HHI sur les deux sous-périodes. Le niveau de concurrence augmente donc dans la plupart des services aux entreprises. Les plus fortes déconcentrations sont observées en seconde sous-période dans le secteur Loisir & Autres services (-24,6 %) et en première sous-période dans le secteur des services Juridiques & comptables (-21 %). Aucune de ces évolutions n'a été compensée par la croissance positive de l'autre période. Les secteurs à forte intensité électrique se sont concentrés alors que les secteurs numérisés (C3-forte) se sont déconcentrés sur l'ensemble de la période en partie en raison de l'entrée de nouvelles entreprises : selon le Tableau 1.3, le nombre d'entreprises a augmenté de près de 5 % dans cette classe. Cela informe sur la croissance de la numérisation du tissu productif qui accélère en seconde période.

Au final, le secteur marchand s'est en moyenne déconcentré en première période (-2,0 %) et fortement concentré en seconde période (+11,5 %) en grande partie en raison du poids croissant des 10 premières entreprises (+4,8 %).
## Section 3.3. Taux de marge et Profitabilité

La mesure du taux de marge par le ratio comptable de l'excédent brut d'exploitation (EBE) sur la valeur ajoutée (VA), qu'on nommera *TM*, est une approximation du taux de marge moyen de l'entreprise. L'EBE se calcule à partir de la valeur ajoutée à laquelle on ajoute les subventions d'exploitation et dont on retire les taxes à la production et les charges de personnel.

$$ \mu_i = \frac{P_i - CM_i}{P_i} = \frac{q_i \times P_i - q_i \times CM_i}{q_i P_i} = \frac{EBE_i}{CA_i} \neq TM_i $$

L'EBE s'apparente donc au profit économique, $Pq_i - CT_i$ où le coût total $CT_i$ inclut les coûts d'exploitation moins les subventions d'exploitation. $CM$ est ici le coût moyen, c'est-à-dire le coût unitaire, qui est supposé égal au coût marginal. Mais le taux de marge économique, $\mu_i$, est l'EBE rapporté aux ventes et non à la VA. Comme le montre De Ridder et al. (2022), la mesure du taux de marge économique sur données d'entreprises n'est pas dénuée d'obstacles car cela repose non seulement sur la qualité des données mais aussi sur l'estimation d'une fonction de production et notamment de sa productivité. Nous nous concentrons ici sur le taux de marge comptable, $TM$.<fnref n="9" />

Rapporter l'EBE à la VA apporte non seulement une information sur le comportement de marge mais aussi une information complémentaire de la part des salaires dans la valeur ajoutée, concept que l'on a abordé dans la section 2.2. Le graphique 3.5 montre l'évolution de ce ratio agrégé sur l'ensemble de la période en distinguant selon que l'on ne retienne que les EBE positifs ou pas. Notons que chaque année, en excluant l'année 2020, entre 21 et 24 % des entreprises ont un EBE négatif, part qui monte à 26 % en 2020.<fnref n="10" />

Quand on ne retient que les entreprises avec des EBE positifs, le taux de marge agrégé augmente dans le secteur marchand depuis 2014 après une chute des 4 années qui précèdent 2014. Même l'année 2020 témoigne de la continuité de cette hausse en atteignant 29,5 % alors que la moyenne sur la période a été de 27,8 %. Ce résultat moyen cache, on va le voir, beaucoup d'hétérogénéité, mais reflète aussi les effets de politiques économiques cherchant, depuis notamment le CICE, à rétablir les capacités d'investissement des entreprises. En incluant les entreprises qui ont des EBE négatifs, c'est-à-dire sans poser de restriction dans l'agrégation, le taux de marge agrégé est translaté 4 points de pourcentage plus bas sur presque toute la période à l'exception de 2018 et surtout 2020. En 2020, la part des profit (EBE) dans la valeur ajoutée chute de 2 points de pourcentage de valeur ajoutée, ce qui correspond à une baisse de 10 % (voir dernière ligne du tableau 3.1).

<footnote n="9">9. Dans l'équation définissant $\mu_i$ on a supposé que le coût marginal était égal au coût moyen, ce qui suppose un CM croissant et linéaire et des rendements décroissants.</footnote>

<footnote n="10">10. Le taux de marge agrégé pour la classe c est donné par $\sum_c EBE_i / \sum_c VA_i$. Remarquons que cela revient à faire la somme pondérée des TM individuels, ou la pondération individuelle est la part d'une entreprises dans la VA de la classe.</footnote>