<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 3.3 – Evolution du taux de marge de l'économie marchande de 2010 à 2020</figcaption></figure>

Source : FARE (INSEE) 2010-2020. La ligne hachurée rouge représente la moyenne sur la période.

Selon INSEE (2022b), le taux de marge de 2022 a retrouvé le niveau de 2018, mais l'étude met en évidence de fortes disparités entre les branches. Ces résultats sont basés sur les comptes de branche tout en rappelant que les données d'entreprises des années 2020 à 2022 n'ont pas encore été prises en compte dans la révision de ces comptes. La note souligne que l'année 2019 est une année particulière en matière de taux de marge parce que se cumule le crédit d'impôt CICE et l'allègement des charges dans lequel il s'est transformé. Cela a conduit à une augmentation des marges dans les secteurs les plus intensifs en travail, par rapport à l'année 2018. On part donc d'un point plutôt haut en 2019.

Quand on agrège au niveau des classes sans faire de restriction sur le signe de l'EBE, on observe les taux de marge moyen de chaque classe — il s'agit donc de la moyenne de la classe et non de la moyenne des TM des entreprises appartenant à la classe — présentés dans les deux dernières colonnes du tableau 3.1. Les grande entreprises présentent de plus forts taux de marge que les entreprises plus petites, mais ce sont elles qui ont connu la plus forte dégradation de leur taux de marge en 2020 (-22,3 %).

Au niveau des classes sectorielles, les TM moyens varient entre 53,5 % dans l'Eau & l'électricité à 7,5 % dans le Transport aérien. Le Manufacturier HT, les industries Extractives, les services TIC, le secteur Edition & diffusion ont un TM supérieur à 25 % et donc supérieur à la moyenne du secteur marchand. Ces disparités sectorielles tiennent à des différences de profitabilité des activités productives mais aussi aux taux d'entreprises en difficulté dans chacun des secteurs. En effet, la part
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 3.4 – Part des EBE négatifs par secteur en 2010 et 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.

des entreprises ayant un EBE négatif varie d'un secteur à l'autre comme le montre le graphique 3.4. On observe par ailleurs que le taux de marge moyen croît avec l'intensité électrique et l'intensité numérique.

La première année de la crise Covid a en grande majorité diminué le niveau des marges : seuls le Commerce, les Industries extractives, l'Edition & diffusion et l'Eau et électricité ont connu une amélioration des marges en moyenne en 2019 relativement à 2020. Il est frappant aussi de constater que cela a été le cas du groupe des TPE.

Remarquons que si on ne retient que les EBE positifs, c'est-à-dire qu'on exclut les entreprises qui ont le plus souffert de la crise en 2020, le taux de marge moyen du secteur marchand est stable (+0,2 %). En excluant ces entreprises avec des EBE négatifs en 2020, on observe une hausse du TM dans les secteurs fortement impactés par les mesures prophylactiques : par ordre décroissant, +19,4 % dans le Transport aérien, +8,9 % dans l'Hôtellerie & restauration, +7,3 % dans le secteur Loisir & Autres services et +6,3 % dans le Commerce. Cela laisse entendre qu'au sein de ces secteurs, certaines entreprises ont plutôt tiré leur épingle du jeu. Au contraire, le Manufacturier HT et les services de Transport (hors aérien) ont connu une forte baisse du taux de marge (-18,4 % et -10,1 % respectivement). Cette orientation inversée de la hiérarchie des secteurs selon qu'on se focalise sur les entreprises en meilleure santé financière démontre qu'existe une grande variance
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 3.5 – Distribution des taux de marge individuel en 2019</figcaption></figure>

Source : FARE (INSEE) 2019. La ligne hachurée rouge représente la moyenne du secteur marchand. Ici les taux de marge pris en compte sont les taux de marge individuel positifs.

de vulnérabilité au choc Covid à l'intérieur même des secteurs.

Ces moyennes cachent en effet de fortes disparités au sein même des classes d'entreprises. Non seulement la part des entreprises avec un EBE négatif diffère d'une classe à l'autre comme le suggère la variance entre secteurs du graphique 3.4, mais même en excluant les EBE négatifs, les entreprises diffèrent largement entre elles en matière de profitabilité. <fnref n="11" />

Le graphique 3.5 montre la dispersion des taux de marge par entreprise (dit individuel) en 2019 par secteur. La moyenne des taux de marge individuel du secteur marchand est de 46 %, elle est indiquée dans la Figure 3.5 par la ligne rouge. Elle est tirée par le secteur des services de Transport (aérien et non aérien). L'interprétation des limites des boîtes est identique à celle indiquée en note du graphique 1.3. Contrairement aux moyennes agrégées par classe, on constate que les services ont en général des taux de marge plus élevés que le Manufacturier et la Construction. La distribution dans le secteur Eau & Electricité questionne.

<footnote n="11">11. La proportion d'EBE négatifs est en effet plus faible dans le manufacturier BT, la Construction, les services de Transport, l'Hôtellerie & restauration et le secteur Loisir & Autres services. Il apparaît que le contenu technologique du secteur augmente la probabilité de rencontrer une entreprise avec un EBE négatif.</footnote>
Observe-t-on une corrélation statistique entre l'évolution de la concentration et des marges ? Là où les secteurs se sont le plus déconcentrés en 2020, les marges ont en effet fortement baissé. Mais l'année 2020 étant plutôt singulière, que s'est-il produit sur l'ensemble de la période ? Le tableau 3.2 montre que 7 classes sectorielles sur 15 dans la première période et seules 3 sur 15 dans la seconde sous-période ont des signes d'évolution de HHI et de TM identiques. La théorie — évolution dans le même sens de la concentration et de la profitabilité — ne semble pas à première vue systématiquement validée. Pour l'ensemble du secteur marchand — et conformément au graphique agrégé — le taux de marge a baissé sur la première période et augmenté à un rythme équivalent dans la seconde période. Dans la deuxième sous-période, il a le plus augmenté dans le Transport aérien, le Manufacturier HT, le Commerce et la Construction. Les taux de marge baissent plus fortement dans les quintiles d'intensité électrique élevée, de 2010 à 2014 et continuent à baisser dans le quintile Q5 de forte intensité entre 2014 et 2019. Du côté des classes numériques, la baisse du taux de marge est d'autant plus forte de 2010 à 2014 que les entreprises ont un contenu en emplois numériques élevé et le redressement des marges de 2014 à 2019 ne concernent que ces dernières. Pour cette classe d'entreprises, la concentration a diminué sur l'ensemble de la période de 2010 à 2019 en parallèle avec une baisse des marges.

## Section 3.4. Les enjeux de politique économique

Le niveau de concentration est informatif de l'asymétrie des pouvoirs des entreprises. C'est une dimension clé pour le ciblage des politiques publiques et leur impact réel. Un marché très concentré implique que le comportement d'une poignée d'entreprises gouverne la dynamique du marché. Par ailleurs plus le groupe d'entreprises est concentré et plus la moyenne se distingue de la médiane et est peu informative de l'ensemble du groupe. Une politique sectorielle a donc tout intérêt à apprécier la granularité du secteur si son mode d'action passe par le comportement des entreprises. Les grandes entreprises ont en général des élasticités de réaction différentes des autres entreprises. L'incidence des mesures fiscales est donc très asymétrique et l'élaboration d'une politique sur la base d'une sensibilité moyenne des entreprises est une hypothèse pouvant conduire à des déboires en termes d'efficacité.

Plus récemment, la préoccupation de l'inflation, sujet macroéconomique s'il en est (voir encadré 3.1) a conduit à s'intéresser aux comportements de fixation des prix des entreprises. La question de l'évolution des marges des entreprises est un sujet à controverses récurrentes. N'y échappe pas la période post-crise Covid. D'un côté, la crise née de la pandémie et son cortège de soutiens financiers et de goulets d'étranglements dans les chaînes d'approvisionnement ont pu donner de la latitude aux entreprises les mieux positionnées pour augmenter leurs marges. De l'autre, l'incapacité des entreprises à répercuter le coût de ces goulets mais aussi le coût de l'énergie va affecter profondément leurs marges. Le pouvoir de marché mais aussi l'exposition au choc s'avèrent ici déterminants pour discriminer entre les entreprises en matière de dynamique des marges. Celles ayant un pouvoir de marché élevé ont pu répercuter jusqu'à l'entièreté de cette hausse. Les taux
de marge sont restés inchangés ou ont diminué si la répercussion est inférieure ou égale à 100 %.

L'évolution des taux de marge est par ailleurs un des indicateurs clé du débat sur la contribution des stratégies de prix des entreprises à l'évolution de l'inflation. Les entreprises ont-elles plus que répercuté leur hausse de coût afin de reconstituer leurs profits affectés pendant la crise ? Les entreprises ont-elles gagné du pouvoir de marché les mettant en situation de pouvoir augmenter leur prix sans perte de volumes vendus, conduisant de facto à une augmentation de leurs marges ?

Philip Lane de la BCE dans son intervention du 6 Mars 2023 (Underlying inflation) soulignait que l'assouplissement des tensions sur l'approvisionnement ne semblait pas encore se traduire dans les prix des biens. En effet, alors que se constatait une baisse des prix des importations de biens intermédiaires depuis avril 2022, reflétant un amoindrissement des tensions sur les prix des inputs et des matières premières, les prix de production n'étaient pas encore sur une pente descendante. Il évoquait alors la possibilité que l'ajustement mette plus de temps qu'attendu, temps qui se manifesterait par une augmentation des marges des entreprises.

On peut par ailleurs se demander si la pandémie n'a pas modifié la structure des marchés conduisant à une concentration qui aurait augmenté les taux de marge des entreprises en raison de l'élargissement de leur pouvoir de marché. Nous avons observé une baisse de la concentration tirée par les plus grandes (CR10 et CR100), sans doute en raison de la mise en sommeil des rachats et fusions d'entreprises ainsi que de la croissance des plus grandes entreprises, mais aussi une baisse de la concentration du marché telle qu'elle est mesurée par HHI. C'est un classique effet de la récession. Après la crise, il est probable que la concentration augmente en raison de la dynamique nette des entrées-sorties et de la reprise des rachats d'entreprises en redressement ou en difficultés. Dans ce cas, selon la relation structure-performance, les profits et les marges devraient continuer à progresser. Seront-ils les moteurs de la dynamique de l'inflation ? En l'absence de données d'entreprises récentes, les évidences empiriques utilisent les comptes nationaux.

Aux Etats-Unis, il semble que le taux de marge ait fortement augmenté en 2021 après la pandémie. On y parle de greedflation, signifiant que les entreprises augmentent leurs profits aux moyens de hausse de prix au-delà de ce que justifierait la hausse de leur coût. Weber et Wasner (2023) soutiennent que l'inflation est aujourd'hui d'origine microéconomique en raison de la nature des chocs qu'a connu l'économique mondiale. En effet, selon eux, les entreprises qui disposent d'un pouvoir de marché augmentent leur prix si elles anticipent que leurs concurrents feront de même. Cette anticipation de collusion implicite repose sur la nature des chocs. Des hausses des prix des matières premières et des goulets d'étranglement dans les chaînes d'approvisionnement sont précisément des chocs dont la portée est générale et laisse peu d'entreprises insensibles. Les secteurs en aval sont les premiers à augmenter leurs prix pour protéger leurs marges et cette augmentation se diffuse au reste de l'économie. Les goulets d'étranglement qui créent des monopoles temporaires sont également propices à des augmentations des marges.

Cependant, Glover et al. (2023) montrent que le fait que les entreprises anticipent les augmentations des coûts quand elles fixent leur prix n'est pas propre à la crise économique née de la pandémie. Ils observent sur les séries temporelles américaines que si les profits sont déflationnistes
pendant les récessions, ils exercent une forte pression à la hausse des prix en sortie de crise et huit trimestres après la fin de la récession, la contribution des profits à l'inflation retombe à des niveaux d'avant crise.

En Europe, les évidences macroéconomiques de la Commission européenne (European Commission, 2023, page 30) montrent que le profit unitaire (mesuré par le ratio de l'excédent brut d'exploitation des comptes nationaux rapporté au PIB réel) a été un des éléments majeurs de l'inflation mesuré par le déflateur du PIB en zone euro depuis le début de la pandémie. Mais comme le souligne Haskel (2023), la statistique des comptes nationaux des profits (EBE ou gross operating surplus) inclut beaucoup plus d'éléments que le profit des entreprises. Sur les données des comptes nationaux britanniques, Haskel (2023) montre qu'il n'y a pas d'évidence que le moteur principal de l'inflation ait été le profit et les marges des entreprises en 2022. C'est à une conclusion similaire qu'arrivent Colonna et al. (2023) au sujet de l'Italie et de l'Allemagne.

En France, Arquié et Thie (2023) montrent que les prix à la production dans le manufacturier réagissent d'autant plus fortement à l'augmentation des prix de l'énergie que le niveau des taux de marge économique du secteur est élevé (et qu'ils interprètent comme le niveau de concurrence). L'article utilise des données d'entreprises — pour l'estimation des taux de marge — mais l'analyse est faite au niveau sectoriel.

Ce qu'enseignent nos statistiques, c'est que l'interprétation des comportements des entreprises à partir des données macroéconomiques est un exercice ambitieux et potentiellement fallacieux. L'observation d'une augmentation des marges agrégées ne révèlent pas forcément un comportement d'augmentation de la marge unitaire. Elle peut résulter d'une concentration des parts de marché vers les entreprises les plus profitables. Si, en effet, les entreprises peuvent augmenter temporairement le degré de transmission des variations de coûts à leur prix (augmentation du pass-through), cela peut résulter d'une baisse de l'élasticité de la demande. Dans ce cas, le rétablissement des élasticité prix à leur niveau d'avant crise devrait rétablir le niveau des marges unitaires initiales. L'utilisation des données microéconomiques ne dit pas tout de la diversité des comportements de prix mais elle est absolument indispensable à la compréhension des mécanismes sous-jacents à l'observation macroéconomique d'une augmentation des profits.
## Encadré 3.1 : Structure de marché, stratégies de prix et inflation

La structure de marché a un impact significatif sur le taux de marge des entreprises et, par ce biais, sur leur comportement de fixation des prix. Plus précisément, un marché très concentré permet à une petite fraction d'entreprises avec une partie de marché très large soit de répercuter facilement les hausses de coûts sur les consommateurs tout en préservant le taux de marge, soit d'augmenter le taux de marge même. Nous pouvons expliquer ces stratégies de prix à l'aide d'une simple équation, qui montre le comportement de fixation de prix d'une entreprise dans un marché à concurrence imparfaite :

$$P = CM(1 + \mu) \qquad (3.2)$$

Où P est le prix final à la consommation, CM est le coût moyen de la firme (par hypothèse égal au coût marginal sous l'hypothèse de coût total linéairement croissant) et $\mu > 0$ représente le taux de marge.

Si on fait l'hypothèse qu'il y a deux facteurs de production : le travail et un bien intermédiaire (par exemple l'énergie) et que, par simplicité, il n'y a pas de possibilité de substitution entre facteurs de production, alors nous pouvons écrire l'équations suivante, qui determine le coût moyen CM :

$$CM = \frac{W + C}{A} \qquad (3.3)$$

Où W est le salaire unitaire, C représente le prix du bien intermédiaire et A est la productivité moyenne du travail (par hypothèse égale à celle du bien intermédiaire). Enfin, si on remplace le coût moyen CM dans l'équation 3.2 par l'expression donnée par l'équation 3.3 nous obtenons l'équation de fixation des prix suivante :

$$P = \frac{W + C}{A}(1 + \mu) \qquad (3.4)$$

L'équation (3) montre bien l'impact qu'une hausse des coûts a sur les prix à la consommation pratiqués par les entreprises. Une hausse de salaires W ou une augmentation du prix des biens intermédiaires C, par exemple comme celle causée par les goulets d'étranglements d'offre suite à la pandémie de 2020, peuvent se traduire dans une hausse des prix à la consommation. Toutefois, cela dépend de la capacité des entreprises à répercuter la hausse de coût sur les consommateurs tout en gardant le même niveau de taux de marge $\mu$. Ce dernier est en relation décroissante avec l'élasticité de la demande de l'entreprise, et il est une fonction croissante de sa part de marché (voir aussi Section 1.3.1). En effet, une augmentation du prix pratiqué aux consommateurs comporte une forte réduction de la demande de la firme, si l'élasticité de la demande de l'entreprise est élevée. Il en suit que les entreprises avec une part de marché considérable, et donc celles confrontées à une demande fortement inélastique, seront capables de répercuter entièrement la hausse de coût sur les consommateurs et de préserver leur taux de marge. Remarquons que les prix augmentent sans que n'augmentent forcément le taux de marge. L'équation 3.4 montre aussi qu'une augmentation de la concentration du marché peut se traduire dans une hausse des prix à la consommation même en l'absence d'une variation des coûts, si cette augmentation conduit des entreprises à être confronté à une demande moins élastique et donc à augmenter leur taux de marge.

Les stratégies de fixation des prix illustrés ci-dessus permet de donner un éclairage sur les phénomènes inflationnistes les plus récents. L'analyse macroéconomique traditionnelle considère les hausses de salaire W comme le moteur principal de l'inflation des prix à la consommation (voir Friedman, 1968, Blanchard, 1986). Dans cette perspective, des chocs transitoires de demande ou d'offre sont susceptibles de générer des tensions dans le marché du travail et des hausses de salaire W qui se traduisent dans une boucle salaire-prix. Ce type d'inflation, doit être traitée à travers une politique monétaire de hausse des taux d'intérêt accompagnée, si nécessaire, d'une politique de rigueur budgétaire. En impactant négativement la demande globale, ces politiques sont en effet capables de ralentir l'économie et, par ce biais, elles réduisent le pouvoir de négociation des salariés et les pressions à la hausse des salaires et donc des prix à la consommation.
Ce récit traditionnel a été toutefois mis en question par l'expérience de la dernière quinzaine d'années aux Etats-Unis comme en Europe. Par exemple, les politiques monétaires et budgétaires de soutien à la demande globale post crise de 2008 ont assuré pour longtemps, et jusqu'à la pandémie de 2020, un faible taux de chômage aux Etats-Unis sans toutefois générer une véritable croissance des salaires et du taux d'inflation (Stansbury et Summers, 2020). En outre, si la combinaison de chocs négatifs d'offre (hausse des prix de l'énergie, goulets d'étranglement des chaînes mondiales d'approvisionnement, voir aussi section 3.4) et de chocs positifs de demande (redéploiement en consommation de l'épargne des ménages accumulé pendant le confinement, voir Heyer et Timbeau (2021)) ont contribué au retour de l'inflation suite à la pandémie de 2020, il est aussi vrai que ces chocs n'ont pas généré une véritable boucle salaire-prix comme dans les années 1970. D'autres facteurs, tels que l'augmentation du degré de concentration des marchés des biens et des services, ont aussi joué un rôle beaucoup plus important. Des travaux empiriques récents révèlent en effet l'augmentation globale de la concentration dans les marchés des biens et des services dans plusieurs pays (De Loecker et al., 2020), ainsi que l'augmentation des taux de marge des entreprises, qui s'est traduite dans une hausse des prix (Andler et Kovner, 2022; Konczal et Lusiani, 2022). D'autres travaux trouvent aussi que l'augmentation du pouvoir de marché des entreprises affaiblit la capacité de la politique monétaire d'influencer la demande agrégée et, par ce biais, le revenu global et l'inflation (Ferrando et al., 2021; Duval et al., 2021).

Les effets sur l'inflation provenant des changements dans la structure de marchés et des taux de marge des entreprises, peuvent être renforcés par la dynamique faible et incertaine de la productivité qui caractérise plusieurs pays occidentaux depuis quelques décennies en dépit des récentes innovations dans les technologies de l'information et des communications, de la robotisation et de l'intelligence artificielle (Voir Poirier et Ragot, 2021; Gordon, 2017; Summers, 2014). Les équations (2) et (3) nous montrent en effet que le coût unitaire du travail et donc le prix pratiqué par les entreprises est inversement lié à la productivité A. Une faible dynamique de la productivité est donc susceptible de renforcer la pression à la hausse sur les prix pratiqués par les entreprises à cause des goulets d'étranglement dans l'offre des biens intermédiaires et de la hausse de la concentration de marché et elle contribue à rendre l'inflation plus persistante dans le temps.

Les dynamiques exposées ci-dessus ont produit un débat important au sein de la communauté des économistes. Plusieurs travaux récents questionnent l'origine de l'inflation purement liée à la demande (Stiglitz et Regmi, 2023) et mettent l'accent sur son caractère structurel lié aux déséquilibres entre demande et offre dans les marchés des biens et services. Ces travaux soulignent aussi la nécessité d'étudier la dynamique du tissu productif pour mieux comprendre l'inflation et ils invitent à repenser le rôle de la politique économique pour prendre en compte certaines effets délétères des politiques désinflationnistes traditionnelles, comme par exemple l'impact négatif d'une hausse des taux d'intérêt, sur les capacités de financement de l'investissement des entreprises et aussi sur leur taux de survie. En effet, cet impact négatif pourrait se traduire à moyen terme dans une réduction de la capacité productive et dans un ralentissement du taux de croissance de la productivité de l'économie, ce qui contribuerait à renforcer, plutôt que ralentir, la poussée de l'inflation.

## Section 3.5. Conclusions

L'étude de la concentration confirme que le tissu productif est granulaire et qu'un petit nombre d'entreprises relativement à la population totale contrôle les marchés : seules 3 classes sectorielles sur 15 sont peu concentrées au regard du CR100 — les 100 premières entreprises ne dépassent pas 25 % des parts de marché. Les plus concentrés sont, en premier lieu, les secteurs avec des coûts fixes élevés. Le secteur Manufacturier HT et les services TIC se classent juste après le Transport
aérien et celui de l'Eau & électricité, confirmant l'importance de la technologie dans la structure de l'ensemble du marché. 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 %). Encore une fois on observe une divergence d'évolution entre le manufacturier HT et BT : le premier connaît la plus forte augmentation de HHI à partir de 2014 alors que le Manufacturier BT devient plus concurrentiel. On observe aussi que le niveau de concurrence augmente dans la plupart des services aux entreprises. 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. Cela est cohérent avec les résultats obtenus pour l'Europe (Bajgar et al., 2019; Bighelli et al., 2022).

Le taux de marge agrégé augmente après 2014 conformément à l'augmentation de la concen-
tration en agrégé. Mais on l'a vu, la mesure agrégée cache de fortes dispartités. Il est finalement
assez peu fréquent que la concentration et les taux de marge augmentent de concert. On l'observe
ce que l'on a observé dans la section 2, le taux de marge, qui est le complément de la part des
salaires dans la valeur ajoutée, a baissé dès lors qu'on inclut les EBE négatifs : le taux de marge
agrégé du secteur marchand a perdu plus de 2 points de pourcentage. En revanche, si on exclut les
entreprises avec un EBE négatif, le taux de marge a augmenté en 2020 et c'est même observable
dans les secteurs les plus impactés par les mesures prophylactiques.

L'augmentation du taux de marge de certaines entreprises est donc à mettre sur le compte de
la baisse de l'élasticité de la demande dans une période de forte tension sur les approvisionnements
et d'une augmentation des pouvoirs de marché associée à une concentration accrue. A ce jour, les
données disponibles ne nous permettent pas d'analyser les comportements de marge après 2020 et
si les entreprises ont tiré profit non seulement de la concentration de leur marché mais aussi de la
déstabilisation des chaînes d'approvisionnement.
<table><caption>Table 3.1 – Pouvoir de marché : Concentration et taux de marge
Part en 2019 et taux de croissance 2019-2020</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">CR10</th><th colspan="2">CR100</th><th colspan="2">HHI</th><th colspan="2">TM</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>0,0</td><td>1,3</td><td>0,0</td><td>1,3</td><td>0,0</td><td>4,5</td><td>26,2</td><td>1,8</td></tr><tr><td>PME</td><td>0,0</td><td>6,0</td><td>0,4</td><td>6,0</td><td>0,0</td><td>5,7</td><td>19,4</td><td>-6,8</td></tr><tr><td>ETI</td><td>1,0</td><td>5,9</td><td>8,9</td><td>7,6</td><td>0,2</td><td>8,1</td><td>24,7</td><td>-9,5</td></tr><tr><td>GE</td><td>33,4</td><td>-1,3</td><td>76,8</td><td>2,2</td><td>16,6</td><td>-12,4</td><td>29,1</td><td>-22,3</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Secteur</strong></td></tr><tr><td>Manuf. HT</td><td>49,5</td><td>-9,5</td><td>70,0</td><td>-4,7</td><td>60,0</td><td>-15,5</td><td>28,8</td><td>-24,7</td></tr><tr><td>Manuf. LT</td><td>11,7</td><td>-20,8</td><td>28,0</td><td>-5,6</td><td>3,2</td><td>-41,7</td><td>23,2</td><td>-11,2</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>60,9</td><td>1,8</td><td>79,0</td><td>-0,9</td><td>97,8</td><td>1,0</td><td>53,5</td><td>0,7</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>27,9</td><td>-2,8</td><td>66,3</td><td>-0,1</td><td>10,2</td><td>-3,1</td><td>28,3</td><td>4,7</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>9,2</td><td>-1,3</td><td>25,6</td><td>-2,4</td><td>1,4</td><td>-4,1</td><td>23,6</td><td>5,6</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & soutien</td><td>12,4</td><td>1,3</td><td>32,3</td><td>1,5</td><td>2,8</td><td>4,7</td><td>21,6</td><td>-5,0</td></tr><tr><td>Serv. jurid. & Compta.</td><td>8,1</td><td>-0,5</td><td>21,2</td><td>-0,4</td><td>1,5</td><td>-19,3</td><td>15,7</td><td>-43,8</td></tr><tr><td>Construction</td><td>4,0</td><td>-12,9</td><td>15,3</td><td>-6,3</td><td>0,4</td><td>-16,4</td><td>17,1</td><td>-10,4</td></tr><tr><td>Transport</td><td>31,5</td><td>-2,3</td><td>51,5</td><td>0,9</td><td>17,5</td><td>0,9</td><td>27,0</td><td>-20,7</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>35,1</td><td>-0,9</td><td>60,7</td><td>-0,6</td><td>30,4</td><td>-4,9</td><td>30,4</td><td>-1,1</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>9,1</td><td>-4,1</td><td>19,3</td><td>-6,2</td><td>1,5</td><td>-29,4</td><td>18,6</td><td>-74,3</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>21,6</td><td>9,2</td><td>47,9</td><td>4,9</td><td>7,3</td><td>12,6</td><td>28,8</td><td>0,4</td></tr><tr><td>Loisir & Aut. serv.</td><td>27,4</td><td>6,6</td><td>40,9</td><td>4,7</td><td>17,3</td><td>21,2</td><td>24,8</td><td>-13,2</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>15,1</td><td>4,5</td><td>39,3</td><td>-0,3</td><td>3,7</td><td>9,2</td><td>11,9</td><td>-0,9</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>90,8</td><td>-3,4</td><td>99,8</td><td>-0,1</td><td>498,7</td><td>-29,5</td><td>7,5</td><td>-6600,0</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Quintile intensité électrique</strong></td></tr><tr><td>Q1-faible</td><td>16,3</td><td>-17,1</td><td>30,7</td><td>-8,3</td><td>6,5</td><td>-34,4</td><td>27,7</td><td>-5,8</td></tr><tr><td>Q2</td><td>10,3</td><td>-2,2</td><td>26,5</td><td>-4,7</td><td>1,9</td><td>-15,7</td><td>27,1</td><td>-10,1</td></tr><tr><td>Q3-Moyenne</td><td>14,0</td><td>-12,7</td><td>29,5</td><td>-5,7</td><td>2,7</td><td>-12,8</td><td>24,7</td><td>-15,7</td></tr><tr><td>Q4</td><td>21,6</td><td>-8,3</td><td>37,8</td><td>-3,0</td><td>12,1</td><td>-24,6</td><td>23,4</td><td>-16,5</td></tr><tr><td>Q5-Forte</td><td>19,1</td><td>-5,0</td><td>34,6</td><td>-3,4</td><td>6,3</td><td>-18,2</td><td>17,9</td><td>-0,8</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Classes intensité numérique</strong></td></tr><tr><td>C1-Nulle</td><td>2,6</td><td>-13,4</td><td>7,2</td><td>-5,7</td><td>0,1</td><td>-21,1</td><td>24,0</td><td>-2,3</td></tr><tr><td>C2-Moyenne</td><td>17,7</td><td>-8,4</td><td>38,4</td><td>-4,9</td><td>5,7</td><td>-20,3</td><td>24,0</td><td>-19,7</td></tr><tr><td>C3-Forte</td><td>28,1</td><td>-3,2</td><td>55,2</td><td>-2,1</td><td>14,8</td><td>-5,3</td><td>26,5</td><td>-4,2</td></tr><tr><td>Secteur Marchand</td><td>9,4</td><td>-9,7</td><td>21,7</td><td>-6,4</td><td>1,6</td><td>-22,3</td><td>24,2</td><td>-10,4</td></tr></tbody></table>

Source : FARE, DADS 2019-2020, calculs des auteurs.
<table><caption>Table 3.2 – Concentration et taux de marge
Taux de croissance annuel moyen de la valeur en %</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">CR10</th><th colspan="2">CR100</th><th colspan="2">HHI</th><th colspan="2">TM</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>-0,8</td><td>-1,8</td><td>-0,8</td><td>-1,8</td><td>-0,5</td><td>-1,4</td><td>-1,9</td><td>0,9</td></tr><tr><td>PME</td><td>-1,2</td><td>-3,2</td><td>-1,2</td><td>-3,1</td><td>-1,0</td><td>-2,9</td><td>-0,7</td><td>1,2</td></tr><tr><td>ETI</td><td>-2,0</td><td>-3,0</td><td>0,0</td><td>-3,0</td><td>0,0</td><td>-3,4</td><td>-3,1</td><td>0,8</td></tr><tr><td>GE</td><td>-2,3</td><td>3,1</td><td>-0,6</td><td>-0,7</td><td>-4,6</td><td>13,0</td><td>-3,2</td><td>3,8</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Secteur</strong></td></tr><tr><td>Manuf. HT</td><td>0,7</td><td>9,7</td><td>-0,1</td><td>3,8</td><td>-2,0</td><td>23,8</td><td>-0,3</td><td>5,2</td></tr><tr><td>Manuf. LT</td><td>-2,0</td><td>-3,4</td><td>-0,6</td><td>-1,7</td><td>-8,8</td><td>-8,5</td><td>-0,5</td><td>1,4</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>-1,0</td><td>-1,6</td><td>-0,5</td><td>-0,7</td><td>-1,5</td><td>-3,9</td><td>2,4</td><td>1,6</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>1,6</td><td>1,8</td><td>0,2</td><td>1,5</td><td>3,1</td><td>1,7</td><td>-0,4</td><td>-5,1</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>3,8</td><td>-0,6</td><td>2,1</td><td>-1,4</td><td>5,4</td><td>-1,8</td><td>-5,0</td><td>4,0</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & soutien</td><td>-2,0</td><td>0,7</td><td>-1,0</td><td>-0,3</td><td>-3,8</td><td>-0,7</td><td>-0,6</td><td>0,4</td></tr><tr><td>Serv. jurid. & Compta.</td><td>-13,1</td><td>6,4</td><td>-4,9</td><td>1,0</td><td>-21,1</td><td>12,3</td><td>-5,8</td><td>-1,9</td></tr><tr><td>Construction</td><td>4,5</td><td>-3,1</td><td>2,1</td><td>-0,9</td><td>6,4</td><td>-4,0</td><td>-4,7</td><td>2,8</td></tr><tr><td>Transport</td><td>0,5</td><td>-2,5</td><td>0,2</td><td>-0,9</td><td>-0,2</td><td>-5,9</td><td>0,1</td><td>0,5</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>-3,7</td><td>-4,2</td><td>-1,4</td><td>-2,2</td><td>-4,2</td><td>-8,6</td><td>-6,8</td><td>0,4</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restau.</td><td>-2,0</td><td>-0,9</td><td>-1,0</td><td>-1,5</td><td>-3,9</td><td>1,2</td><td>-4,5</td><td>0,5</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>0,4</td><td>-1,5</td><td>-0,1</td><td>-0,9</td><td>-1,6</td><td>-3,0</td><td>-0,3</td><td>-2,0</td></tr><tr><td>Loisir & Aut. serv.</td><td>2,5</td><td>-7,1</td><td>2,0</td><td>-3,9</td><td>1,8</td><td>-24,6</td><td>4,8</td><td>-0,6</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>-2,5</td><td>-2,1</td><td>-1,7</td><td>-0,3</td><td>-4,4</td><td>-4,7</td><td>-8,7</td><td>-4,4</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>-0,5</td><td>0,1</td><td>0,0</td><td>0,0</td><td>-2,6</td><td>0,9</td><td></td><td>11,1</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Quintile intensité électrique</strong></td></tr><tr><td>Q1-Faible</td><td>-0,1</td><td>2,3</td><td>-1,3</td><td>-0,7</td><td>-1,5</td><td>17,1</td><td>-1,0</td><td>1,2</td></tr><tr><td>Q2</td><td>0,4</td><td>-1,1</td><td>1,7</td><td>-1,1</td><td>3,4</td><td>-3,9</td><td>-1,1</td><td>2,1</td></tr><tr><td>Q3-Moyenne</td><td>1,5</td><td>-0,7</td><td>1,5</td><td>0,0</td><td>2,2</td><td>-2,0</td><td>-0,1</td><td>3,5</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,4</td><td>4,8</td><td>0,5</td><td>1,5</td><td>-1,1</td><td>22,2</td><td>-6,1</td><td>1,8</td></tr><tr><td>Q5-Forte</td><td>-1,5</td><td>1,0</td><td>-0,6</td><td>-0,2</td><td>-5,3</td><td>5,6</td><td>-3,5</td><td>-2,8</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Classes intensité numérique</strong></td></tr><tr><td>C1-Nulle</td><td>0,0</td><td>-16,0</td><td>-0,1</td><td>-7,8</td><td>-1,6</td><td>-33,6</td><td>-0,4</td><td>-0,5</td></tr><tr><td>C2-Moyenne</td><td>-0,3</td><td>8,0</td><td>1,1</td><td>3,4</td><td>-0,8</td><td>18,9</td><td>-3,8</td><td>3,8</td></tr><tr><td>C3-Forte</td><td>-5,2</td><td>-5,8</td><td>-2,0</td><td>-2,5</td><td>-8,7</td><td>-11,6</td><td>-5,2</td><td>0,9</td></tr><tr><td>Marchand</td><td>-1,5</td><td>4,8</td><td>0,1</td><td>1,0</td><td>-2,0</td><td>11,5</td><td>-2,4</td><td>1,6</td></tr></tbody></table>

Source : FARE, DADS 2010-2019, calculs des auteurs.
<figure><img src="image_24.png" /></figure>
# Thème 4

## Exposition internationale

Les débats sur la faiblesse de la compétitivité de notre appareil productif ont maintenant plus de 20 ans et le rapport Gallois (2012) est un point de bascule dans l'orientation vers des politiques de l'offre. Ces débats sont nés de la perte des parts de marché de la France et de l'aggravation du déficit de notre balance commerciale en biens depuis le début des années 2000. La part de marché des exportations de la France dans les exportations mondiales était de 5,1 % en 2000 et elle atteint 2,5 % en 2022. Si la baisse des parts de marché a touché tous les pays riches en raison de l'accession au marché mondial de nouvelles puissances économiques telle que la Chine, la France se caractérise par une aggravation de son déficit qui n'est comparable qu'aux Etats-Unis. Le déficit de la balance commerciale en biens hors énergie atteignait 74,2 milliards d'euros en 2022 contre 34,1 milliards en 2019.

Plus récemment entre 2019 et 2022, selon Redoules (2023), la France a continué à perdre des parts de marchés dans la majorité des secteurs de son industrie à l'opposé de nombreux partenaires européens (hors Allemagne).

Alors que le coût des importations d'énergie gouverne la dynamique récente de notre commerce, s'ajoutent des inquiétudes quant au recul des parts de marché dans de nouveaux secteurs et à l'accroissement de notre dépendance vis-à-vis de fournisseurs étrangers (voir le Rapport du Haut commissariat au plan, 2023). Les raisons de cette évolution de notre commerce sont multiples et aucune ne s'est vraiment imposée sans conteste depuis 20 ans, sans doute parce que les raisons se sont succédées et se sont superposées.

C'est d'abord la compétitivité-coût qui a été désignée comme problématique en France. Au début des années 2000, la France présentait un coût de production relativement plus élevé que celui de ses concurrents directs, notamment en Europe (OCDE, 2013). Ne se distinguant pas par une différenciation qualitative de ses produits, les exportateurs français se voyaient alors contraints de perdre des parts de marché en raison de prix trop élevés (si répercussion des coûts) ou de diminuer leurs marges et leurs investissements futurs en qualité (si absence de répercussion des coûts), conduisant à de futures pertes de parts de marché.

Aussilloux et al. (2020) montrent une importante délocalisation des sites de production, contri-
buant ainsi à une désindustrialisation plus rapide que dans d'autres régions européennes. L'étude suggère que les grandes entreprises françaises ont été plus promptes à délocaliser que leurs homologues européennes.

Alors que la compétitivité-prix de l'économie française a convergé vers celle de ses partenaires au cours de la première décennie du 21ème siècle (DRIC, 2016; Berthou et Gaulier, 2021) à la suite d'une série de mesures baissant la taxation du travail (loi Fillon de 2001 et CICE en 2014), il semble qu'un défaut de compétitivité hors-prix ait pris le relais. Cela tient à la non-réversibilité de certains processus : la disparition de certains sites de production entraîne avec elle des pertes de savoirs-faire, de travailleurs qualifiés, de sous-traitants, de services dédiés... qui ne se reforment pas dès lors que les conditions de coût ont changé. C'est pourquoi certaines études pointent la disparition des capacités de production comme la raison de l'aggravation du déficit de la balance commerciale (Emlinger et al., 2019) qui entretient à son tour un défaut de demande étrangère (Geerolf et Grjebine, 2020) et donc un processus de dégradation de la balance auto-entretenu. Mais le sous-investissement en capacité de production manufacturière a en grande partie été engagé au début des années 2000 alors qu'au même moment la concurrence manufacturière des pays à bas salaires et notamment de la Chine croissait à vive allure.

Le cercle vicieux a donc ensuite été alimenté par un défaut de compétitivité hors-prix qui ne se limitait pas qu'aux exportations de biens mais aussi de services (Fontagné et Gaulier, 2008; Bas et al., 2015) et par des dysfonctionnements dans l'allocation des ressources des marchés français (Boulhol et Sicari, 2014).

La deuxième décennie du 21ème siècle s'est caractérisée par une succession de politiques visant à rétablir la compétitivité prix et hors prix française.<fnref n="1" /> Pourtant, le déficit a continué de se dégrader et les différentes politiques d'offre ont été insuffisantes à rétablir des capacités de production manufacturière en France, ni à propulser les services comme un moteur suffisant pour suppléer le déficit en biens et en énergie.<fnref n="2" />

L'analyse des données d'entreprises apporte des enseignements supplémentaires à la compréhension de l'état du commerce extérieur. Tout d'abord, on l'a vu, les capacités manufacturières ont diminué et sans une augmentation de la propension à exporter des entreprises, le volume des exportations françaises en biens en est mécaniquement impacté. Le graphique 4.1 montre que les entreprises du manufacturier réalisent 53 % du total des exportations en 2019 contre 43 % pour les services.<fnref n="3" /> Ce partage services/manufacturier n'a guère évolué en 10 ans, mais les entreprises

<footnote n="1">1. Par exemple, la transformation du CICE en baisse des charges (2018), la réforme du CIR (2010), la mise en place des pôles de compétitivité (2005), des plan d'investissement d'avenir (2010), la baisse de l'impôt sur les sociétés, la réforme des impôts de production.</footnote>

<footnote n="2">2. Malgré les nombreux diagnostics et la mise en place de politiques de l'offre, on ne peut pas écarter que le déficit structurel de la balance commerciale française doit s'analyser aussi par les équilibres macroéconomiques de l'économie française et une consommation publique et privée très dynamique qui tire les importations au-delà de la production exportée.</footnote>

<footnote n="3">3. Est exclu le reste de l'industrie et la construction.</footnote>
du Manufacturier HT ont augmenté leur contribution au détriment du Manufacturier BT. L'intensification de la spécialisation servicielle observée dans la section 1 n'a pas été accompagnée par une plus forte contribution des services aux exportations.

On peut en effet se demander si tissu productif français prend suffisamment le risque de l'exportation internationale et/ou en a les moyens. Alors que la mondialisation s'est intensifiée avec une croissance du commerce mondial de plus de 3 % en moyenne de 2010 à 2019, les marges extensive et intensive du secteur marchand ont eu une évolution très modérées.

En effet, la propension à exporter des entreprises françaises et leur intensité d'exportation sont des facteurs déterminants de la capacité du tissu productif à tirer les fruits de la mondialisation. De même, la dynamique des importations des entreprises est le signe de l'insertion dans les chaînes de valeurs mondiales mais aussi de la satisfaction des besoins domestiques par des productions issues de territoires étrangers. Cette section explore donc ces dimensions pour identifier la localisation des forces compétitives et l'évolution de l'exposition internationale du tissu productif français.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 4.1 – Evolution de la part des secteurs dans les exportations totales</figcaption></figure>

Note : Sont exclus l'Éau & électricité et les Industries extractives ainsi que la Construction.

Source : FARE (INSEE) 2010-2020.

## Section 4.1. De l'avantage de l'exposition internationale

La distribution des entreprises qui ont des activités internationales est asymétrique c'est à dire qu'elle est concentrée autour d'un petit nombre d'entreprises qui dominent le marché international.
Les caractéristiques de ces entreprises sont différentes des autres entreprises. Toutes choses égales par ailleurs, elles sont plus grandes, génèrent une plus grande valeur ajoutée, paient des salaires plus élevés, emploient plus de capital par travailleur et plus de travailleurs qualifiés et ont une productivité plus élevée (Mayer et Ottaviano, 2008).

Le lien entre le commerce international et la productivité reste au cœur des sujets les plus étudiés de l'économie internationale. L'exposition des firmes au marché international joue un rôle aussi important dans l'évolution de leur niveau de productivité et donc est un déterminant de la productivité agrégée. C'est vrai du côté des importations comme des exportations.

Du côté des importations, une large littérature a analysé le lien potentiel entre les importations et le niveau de productivité des entreprises. Les études montrent que l'accès des entreprises au marché étranger des biens intermédiaires affecte positivement leur niveau de productivité (Amiti et Konings, 2007; Kasahara et Rodrigue, 2008; Topalova et Khandelwal, 2011). Halpern et al. (2015) estiment qu'un quart de la croissance de productivité en Hongrie est lié à l'importation des biens intermédiaires. De plus, les entreprises qui sont plus performantes — c'est-à-dire plus productives, plus larges et plus intensives en capital humain — sont les plus incitées à s'approvisionner à l'étranger (voir Farinas et Martín-Marcos, 2010; Görg et al., 2008; Sethupathy, 2013; Wagner, 2011).

Du côté des exportations, les études empiriques ont conclu que les firmes exportatrices sont en moyenne plus productives que les firmes non exportatrices (Wagner, 2012). De nombreuses études se sont intéressées à analyser le lien entre la croissance de la productivité et le statut exportateur de la firme afin de connaître si ce lien est lié au biais d'auto-sélection vers le marché d'export ou est lié à l'apprentissage, et donc à l'augmentation de l'efficience productive, que procure l'accès aux marchés étrangers (*learning by doing*). Il est clair qu'il existe un niveau minimum de productivité requis pour que les firmes puissent entrer sur les marchés étrangers (Melitz, 2003). La prime de productivité serait donc le résultat d'un effet de sélection : seules les plus productives exportent. La prime de productivité est donc d'abord liée à la marge extensive (si la firme exporte ou non). Ensuite, pour les firmes qui demeurent exportatrices, c'est la marge intensive (la part des exportations dans les ventes) qui détermine le différentiel de productivité (Antolín et al., 2013).

Les modèles d'externalisation à l'étranger concluent que la décision de délocalisation est une fonction du niveau des performances des entreprises notamment le niveau de productivité mais les résultats ne sont pas consensuels. D'une part, Antras et Helpman (2004) estiment que les entreprises les plus (resp. moins) productives s'approvisionnent au sud (resp. nord). D'autre part, Grossman et Helpman (2004) trouvent une relation non linéaire : les entreprises les plus et les moins productives achètent leurs biens intermédiaires aux pays du sud mais les entreprises ayant une productivité moyenne à élevée s'approvisionnent dans les pays du nord.

De plus, le choix du pays d'approvisionnement en biens intermédiaires est une fonction des caractéristiques de l'entreprise. Si une productivité plus élevée favorise le choix des pays à revenus élevés, l'intensité capitalistique et le statut d'exportateur sont les facteurs les plus déterminants de l'approvisionnement dans des pays à bas revenus (Bandick, 2020). D'après ces modèles, même si la décision de délocalisation est endogène aux caractéristiques des entreprises, elle est considérée
comme une source de gains de productivité à la fois au niveau microéconomique et statique — un niveau de productivité plus élevée — et au niveau macroéconomique et dynamique — amélioration de la compétitivité du pays. Même si la décision de délocalisation et d'approvisionnement est endogène aux caractéristiques ex-ante des entreprises, elle peut affecter ex-post la performance à travers l'apprentissage. C'est pourquoi, les gains de productivité sont plus élevés pour les entreprises qui importent leurs biens intermédiaires des pays à revenus élevés (Elliott et al., 2016). De même, les importations provenant des pays développés entraînent une augmentation non seulement du niveau de productivité mais aussi de la marge intensive (Bas et Strauss-Kahn, 2015).

Dans ce qui suit, on va donc s'intéresser à la fois la marge extensive (le nombre d'entreprises qui participent à des activités internationales) et à la marge intensive (l'intensité des importations et des exportations par entreprise relativement aux consommations intermédiaires et aux ventes totales respectivement) des exportations et des importations.

## Section 4.2. Propension à exporter et à importer

On commence par analyser les marges extensives, c'est-à-dire les proportions d'entreprises qui exportent et qui importent. Le taux d'exportation est donc le pourcentage, dans une classe donnée, d'entreprises qui rapportent un chiffre d'affaires à l'exportation positif relativement à la population de la classe. Le taux d'importation est le pourcentage d'entreprises qui importent des biens relativement à la population de la classe.

Le tableau 4.1 présente les indicateurs ci-dessus en 2019 ainsi que le taux de croissance entre 2019 et 2020. Au sein du secteur marchand on compte 10,8 % d'entreprises exportatrices. On remarque, comme attendu, que les grandes entreprises sont celles qui sont les plus exposées au marché international. Les taux d'exportation et d'importation sont en effet positivement corrélés avec la taille des entreprises. Parmi les grandes entreprises, on constate que 77,2 % (88 %) sont des entreprises exportatrices (importatrices). Le secteur du manufacturier haute-technologie a le taux d'exportation le plus élevé (53,7 %) suivi par les secteurs édition & diffusion (28,5 %), le transport aérien (20,4 %), le manufacturier BT (19,8 %) et les services TIC (18,7 %) et les industries extractives (18,4 %).

Le ralentissement de l'économie déclenché par la pandémie en 2020, qui s'est accompagné de fortes entraves à la circulation des biens, a conduit des entreprises à renoncer à exporter. En dehors du groupe des PME, toutes les classes d'entreprises ont connu une diminution du nombre de leur exportateurs. Notons cependant que la baisse de 5,5 % (total du secteur marchand tableau 4.1) n'est, somme toute, pas si considérable sur le total de 190 000 exportateurs que nous dénombrons alors que l'économie mondiale tournait au ralenti. Cela tient à la concentration des exportations à destination du continent européen.<fnref n="4" />

<footnote n="4">4. Les statistiques des services des douanes françaises, DGDDI, recensent environ 150 000 exportateurs en biens.</footnote>
Le manufacturier HT est également le secteur qui a le taux d'importation le plus élevé avec un taux de 49,9 %, suivi par le secteur du transport aérien et le manufacturier BT avec un taux d'importation de 24,5 % et 14,6 % respectivement.

On constate que la crise sanitaire 2020 a affecté négativement le taux d'exportation pour tous les secteurs. Concernant le taux d'importation, les secteurs Hôtellerie & restauration et édition & diffusion sont les deux secteurs qui ont vu la plus forte chute de leurs taux d'importation.

Le Tableau 4.2 montre le taux de croissance annuel moyen (TCAM) pour les mêmes indicateurs entre 2010 et 2014 et entre 2014 et 2019. On constate que le taux d'exportation du secteur marchand a augmenté entre 2010 et 2014 avant de diminuer entre 2014 et 2019, ce qui induit sur l'ensemble de la période, un TCAM du taux d'exportation de 0,46 %. La propension à exporter a donc augmenté. Le secteur Hôtellerie et Restauration est le secteur qui a connu la plus forte hausse sur le taux d'exportation (3,3 %) entre 2010 et 2019. Le taux d'importation a augmenté en moyenne sur toute la période entre 2010 et 2019 de 1 %. De plus en plus d'entreprises ont recours à des approvisionnements en provenance de l'étranger. Cette augmentation du taux d'importation est surtout tiré par un TCAM de 2,1 % entre 2014 et 2019 ; ce qui compense la diminution du taux d'importation sur la première période entre 2010 et 2014. Le secteur Loisir & Autres services est le secteur qui a connu la plus forte hausse du taux d'importation (12 %) sur toute la période, suivi par l'hôtellerie et restauration (9,2 %).

Les évolutions positives du taux d'exportation et d'importation au cours de la dernière décennie signifie que le secteur marchand a augmenté son exposition à la concurrence internationale. Mais le nombre d'entreprises qui sont entrées sur les marchés étrangers a très modérément progressé.

## Section 4.3. Intensité d'exportation et d'importation

On se concentre ici sur les entreprises qui exportent et qui importent, dont on a vu plus haut qu'il s'agit finalement d'un petit nombre d'entreprises. Les 2 indicateurs de la marge intensive sont des moyennes de la part des exportations (importations) dans le chiffre d'affaires de l'entreprise (les achats des consommations intermédiaires des entreprises) pour chaque classe d'entreprises. Il faut donc interpréter ces intensités en parallèle avec les taux d'exportation et d'importation puisque les intensités ne concernent que les entreprises dont les exportations ou les importations sont positives.

La table 4.1 montre les intensité d'exportation de d'importation en 2019 et leur taux de croissance en 2020. On peut voir que le secteur marchand a une intensité d'exportation de 18,3 % contre une intensité d'importation de 23,5 %.

Conformément à la théorie, on observe que l'intensité d'exportation est la plus élevée pour les grandes entreprises (28 %). Ces dernières ont une intensité d'importation de (22,3 %). Les ETI

<footnote>Ici nous observons aussi les exportateurs en services mais pas les exportateurs du secteur agricole. Le recouvrement n'est donc pas identique.</footnote>
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 4.2 – Distribution d'intensité d'exportation en 2010 et 2019</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 %).

sont les entreprises qui ont une intensité d'importation la plus élevée (29 %).

Le manufacturier HT a l'intensité d'exportation la plus élevée parmi les autres secteurs (51,6 %) suivi par le transport aérien (47,1 %) et le manufacturier BT (25,3 %). En revanche, les secteurs du transport aérien et transport ont des intensités d'importation les plus élevées (126 % et 87,7 %) respectivement.

Afin de compléter ce tableau, la figure 4.2 montre la distribution de l'intensité d'exportation par secteur pour les années 2010 et 2019. Il est clair qu'il existe une grande variance au sein des secteurs. Cette variance est la plus prononcée pour le secteur du Transport aérien. Ce qui reflète la disparité qui existe entre les entreprises au sein de ce secteur. Mais, cette disparité est moins prononcée en 2019 qu'en 2010. A part les secteurs du transport aérien et des services Administratifs et de Soutien, on remarque que la variance au sein des secteurs est plus importante en 2019 par rapport à 2010. La figure 4.3 présente la disparité d'intensité d'importation par secteur pour les années 2010 et 2019. La figure montre qu'il existe une grande variance au sein des secteurs, mais
elle est moins prononcée que celle d'intensité d'exportation. Le secteur du commerce est les secteur qui montre la plus forte variance entre ses entreprises en termes d'intensité d'importation.

Suite à la pandémie, l'intensité d'importation et l'intensité d'exportation du secteur marchand a diminué de 5,3 % et 5,5 % respectivement. On voit que, indépendamment de la taille des entreprises, la crise sanitaire 2020 a négativement affecté l'intensité d'exportation de toutes les entreprises sauf pour les PME. De même, l'intensité d'importation a diminué pour toutes les entreprises. Concernant les secteurs, on peut constater que le secteur Loisirs et autres services a vus la plus grande hausse (+46,2 %) de son intensité d'exportation suite à la crise sanitaire suivi par le secteur Édition et diffusion (+9,1 %). Cela peut être expliqué par les effets du confinement. Suite à la fermeture des restaurants et des cinémas, les gens ont recours à d'autres moyens de divertissement. De même, on remarque que les secteurs manufacturier HT, transport et services TIC ont un taux de croissance positif de leur intensité d'exportation entre 2019 et 2020.

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 4.3 – Distribution d'intensité d'importation en 2010 et 2019</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 %).

Entre 2010 et 2014 tout comme entre 2014 et 2019, la part exportée dans le chiffre d'affaires
des entreprises a augmenté pour le secteur marchand (2,1 % puis 1,1 %). C'est une croissance qui reste faible relativement à la croissance du commerce mondial sur les mêmes périodes. L'insertion dans le marché mondial augmente pour la majorité des classes. Seuls les secteurs des Industries extractives, de la construction, des services juridiques et comptables et des services Administratifs & soutien diminuent la part de exportations dans leur chiffre d'affaires de 2010 à 2014. Puis entre 2014 et 2019, les services de Transport aérien, et les services TIC exportent moins intensément.

Dans le Tableau 4.2 on observe que l'intensité d'exportation a augmenté pour le secteur marchand sur toute la période. En revanche, on constate que l'intensité d'importation a diminué pour le secteur marchand dans son ensemble sur toute la période. L'intensité d'exportation a augmenté pour tous les secteurs sauf les industries extractives, les services juridiques et comptables, les services administratifs et de soutien et la construction entre 2010 et 2014 et les secteurs manufacturier HT, Eau et Electricité, le commerce, services TIC et transport aérien entre 2014 et 2019. Sur toute la période, la chute est la plus forte pour le transport aérien (-5,7 %). L'intensité d'importation a diminué pour tous les secteurs sauf pour le manufacturier HT, la construction, les services TIC et les services juridiques et comptables entre 2010 et 2014 et les secteurs des services administratifs et de soutien, le transport aérien et Loisirs et Autres services entre 2014 et 2019. La chute est très forte pour les entreprises intensives en emplois numériques (C3, -9,9 % puis -3,6 %).

## Section 4.4. Conclusions

Conformément à la théorie, plus sont grandes les entreprises plus elles sont exposées à la concurrence internationale. La crise sanitaire 2020 a affecté négativement la participation des entreprises à l'exportation sauf pour les PME.

Le secteur manufacturier (HT et BT) est le secteur qui participe le plus aux marchés internationaux (selon la marge intensive et extensive). La pandémie a réduit cette participation sauf pour la part exportée pour le secteur manufacturier HT.

Au cours de la dernière décennie, le taux d'exportation et d'importation pour tout le secteur marchand a augmenté. Ce qui reflète une exposition plus prononcée aux marchés internationaux pour l'économie française.

L'exposition à la concurrence internationale favorise la sélection des entreprises les plus productives au détriment des moins productives au sein du même secteur. Cette sélection a des effets positifs pour le PIB, la productivité et les salaires.

La marge extensive a des impacts plus importants sur l'économie. C'est pourquoi, il est important d'adopter des politiques dont le but d'encourager les entreprises à exporter à travers la réduction des barrières à l'exportation. Une des politiques qui sert à accroître le nombre d'exportateurs est de réduire les coûts fixes liés à l'internationalisation des entreprises. Selon le Haut commissariat au plan (2023), le solde commercial de la France se dégrade même hors produits énergétiques : 884 produits étaient en déficit commercial en 2019 contre 1079 produits en 2022.

Le déficit commercial français est un des symptômes de la désindustrialisation du tissu pro-
ductif. De nombreuses politiques et mesures horizontales ont été adoptées afin d'améliorer la ba-
lance commerciale : Crédit d'impôt pour la compétitivité et l'emploi (CICE), réduction des impôts
de production et remboursements des cotisations sociales sociales. Ces mesures ont contribué à
l'amélioration du coût unitaire du travail en France mais n'ont pas inversé la dégradation (Cotterlaz
et al., 2022).

Malgré le déficit de la balance des biens, le compte courant de la France était excédentaire en
2021. Cela est dû à un excédent dans les services et de la balance des revenus.

La dynamique de la balance commerciale reste pour le moment fortement dépendante de la
balance de l'industrie manufacturière qui exporte et importe aussi beaucoup pour produire. La
croissance plus forte du manufacturier HT est un bon signal de l'amélioration de la compétitivité de
l'industrie mais l'augmentation des capacités pour augmenter les volumes semblent aussi nécessaire.
Tout à la fois pour la compétitivité de l'industrie et le solde énergétique, la question du prix de
l'énergie sera cruciale pour l'évolution future de la balance commerciale.
<table><caption>Table 4.1 – Exposition internationale : Importations et Exportations
Part en 2019 et taux de croissance 2019-2020 en %</caption><thead><tr><th></th><th colspan="2">Taux d'exp.</th><th colspan="2">Intensité d'exp.</th><th colspan="2">Taux d'imp.</th><th colspan="2">Intensité d'imp.</th></tr><tr><th></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><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>8</td><td>-5,2</td><td>3,3</td><td>-2</td><td>3,3</td><td>1,7</td><td>4,3</td><td>-0,8</td></tr><tr><td>PME</td><td>29,3</td><td>1,7</td><td>10</td><td>0,7</td><td>23,6</td><td>4,6</td><td>22,5</td><td>-3,6</td></tr><tr><td>ETI</td><td>63,9</td><td>-0,1</td><td>21,4</td><td>-1,4</td><td>68,9</td><td>1,1</td><td>29</td><td>-2,7</td></tr><tr><td>GE</td><td>77,2</td><td>-0,1</td><td>28</td><td>-6,9</td><td>88</td><td>-0,6</td><td>22,3</td><td>-11</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Secteur</strong></td></tr><tr><td>Manuf. HT</td><td>53,7</td><td>-2,7</td><td>51,6</td><td>2,9</td><td>49,9</td><td>0</td><td>36,1</td><td>2,4</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>19,8</td><td>-4,6</td><td>25,3</td><td>-4</td><td>14,6</td><td>-0,5</td><td>36,8</td><td>-9,8</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>4,2</td><td>-1,9</td><td>13,9</td><td>-12,6</td><td>2,1</td><td>5,3</td><td>10,9</td><td>-28,8</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>18,4</td><td>-2,8</td><td>14,6</td><td>-24,5</td><td>13,5</td><td>-5,7</td><td>11,3</td><td>-9,3</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>15,7</td><td>-4,7</td><td>10,7</td><td>-5,7</td><td>12,9</td><td>0,1</td><td>18</td><td>-2,2</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>9,2</td><td>-8,1</td><td>10</td><td>-10,2</td><td>2,5</td><td>-3,9</td><td>50,5</td><td>-1,6</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>9,5</td><td>-4,5</td><td>16,7</td><td>-7,5</td><td>2,2</td><td>-2,1</td><td>24,6</td><td>22,0</td></tr><tr><td>Construction</td><td>4,9</td><td>-4,7</td><td>2,3</td><td>-4,6</td><td>1,3</td><td>8,9</td><td>3,6</td><td>0,5</td></tr><tr><td>Transport</td><td>10,2</td><td>-7,4</td><td>17,5</td><td>2,8</td><td>2,2</td><td>0,3</td><td>87,7</td><td>-27,3</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>18,7</td><td>-5,5</td><td>11,3</td><td>1,7</td><td>5,2</td><td>-9</td><td>30,1</td><td>8,2</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>3,2</td><td>-5,2</td><td>2,3</td><td>-33,2</td><td>1,2</td><td>-12,4</td><td>0,7</td><td>-25,2</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>28,5</td><td>-4,9</td><td>18,6</td><td>9,1</td><td>8,4</td><td>-11,5</td><td>11,3</td><td>-6,8</td></tr><tr><td>Loisirs & Aut. Serv.</td><td>3,3</td><td>-11</td><td>3,2</td><td>46,2</td><td>2,4</td><td>-3,5</td><td>25,2</td><td>-11</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>15,7</td><td>-6,9</td><td>19</td><td>0,7</td><td>5,8</td><td>-0,8</td><td>26,6</td><td>-4</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>20,4</td><td>-7,1</td><td>47,1</td><td>-4,8</td><td>24,5</td><td>1,4</td><td>126,1</td><td>10,9</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Quintile intensité énergétique</strong></td></tr><tr><td>Q1-Faible</td><td>6,6</td><td>-3</td><td>6,8</td><td>0,3</td><td>1,6</td><td>-0,3</td><td>12,2</td><td>-1,4</td></tr><tr><td>Q2</td><td>10,6</td><td>-6,9</td><td>12,9</td><td>-8,5</td><td>4,5</td><td>-3,3</td><td>29,7</td><td>-11,9</td></tr><tr><td>Q3-Moyenne</td><td>12,9</td><td>-7,2</td><td>14,9</td><td>-7,2</td><td>7,7</td><td>-3,3</td><td>24</td><td>-8,4</td></tr><tr><td>Q4</td><td>11,2</td><td>-8,6</td><td>17,7</td><td>-1,3</td><td>6,9</td><td>-3,8</td><td>21,9</td><td>-4,1</td></tr><tr><td>Q5-Forte</td><td>12,6</td><td>-1,7</td><td>26,6</td><td>-5,9</td><td>8,9</td><td>2,6</td><td>24,2</td><td>-3,2</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Classes intensité numérique</strong></td></tr><tr><td>C1-Nulle</td><td>9,6</td><td>-6,2</td><td>8,4</td><td>-2,5</td><td>5,1</td><td>-1,8</td><td>15,7</td><td>-5,1</td></tr><tr><td>C2-Moyenne</td><td>47,2</td><td>0,3</td><td>26</td><td>-5,3</td><td>42,4</td><td>1,2</td><td>29,2</td><td>-5</td></tr><tr><td>C3-Forte</td><td>22,5</td><td>-5,2</td><td>20,8</td><td>-4,9</td><td>8,2</td><td>-4,9</td><td>29,5</td><td>0,1</td></tr><tr><td><strong>Secteur Marchand</strong></td><td>10,8</td><td>-5,5</td><td>18,3</td><td>-5,3</td><td>5,9</td><td>-1,7</td><td>23,5</td><td>-5,5</td></tr></tbody></table>

Source : FARE 2019-2020 et DGDDI 2019-2020, calculs des auteurs. Les taux de croissance mesurent l'évolution des taux d'importation et d'exportation ainsi que des intensités.
<table><caption>Table 4.2 – Exposition internationale : Importations et Exportations
TCAM : 2010-2014 et 2014-2019 en %</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Taux d'exp.</th><th colspan="2">Intensité d'exp.</th><th colspan="2">Taux d'imp.</th><th colspan="2">Intensité d'imp.</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>3,7</td><td>-1,4</td><td>3,1</td><td>0,2</td><td>1,3</td><td>2,8</td><td>-8,7</td><td>-4,1</td></tr><tr><td>PME</td><td>-0,1</td><td>-2,1</td><td>1,2</td><td>-0,9</td><td>-2,1</td><td>-0,4</td><td>-0,6</td><td>0,6</td></tr><tr><td>ETI</td><td>-0,1</td><td>-0,6</td><td>1,1</td><td>-1</td><td>-0,4</td><td>-0,7</td><td>-0,2</td><td>0,1</td></tr><tr><td>GE</td><td>0,6</td><td>1,6</td><td>3</td><td>3,5</td><td>0,9</td><td>-0,6</td><td>-1,2</td><td>-3,6</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Secteur</strong></td></tr><tr><td>Manuf. HT</td><td>1,8</td><td>0</td><td>2,1</td><td>-0,7</td><td>3,2</td><td>1,9</td><td>0,5</td><td>-3,6</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>1,3</td><td>-0,5</td><td>1,8</td><td>1,1</td><td>-0,2</td><td>2,9</td><td>-0,4</td><td>-0,7</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>-9,4</td><td>-6,3</td><td>5,6</td><td>-1,1</td><td>-16</td><td>-3,2</td><td>-15</td><td>-4,8</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>-0,7</td><td>0,3</td><td>-1,6</td><td>8,2</td><td>-4,7</td><td>5,7</td><td>-1,2</td><td>-4,6</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>1,3</td><td>-1,0</td><td>3,7</td><td>-0,3</td><td>-1,3</td><td>2,3</td><td>0,5</td><td>0,1</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>0,1</td><td>-2,4</td><td>-1,5</td><td>3,3</td><td>1,8</td><td>3,4</td><td>-7,6</td><td>13</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>2,9</td><td>0,6</td><td>-1,5</td><td>1,9</td><td>8,3</td><td>3,5</td><td>9,1</td><td>5,5</td></tr><tr><td>Construction</td><td>23</td><td>-2,7</td><td>-2</td><td>3,5</td><td>-3,1</td><td>5,5</td><td>1,4</td><td>0,2</td></tr><tr><td>Transport</td><td>-1,8</td><td>-2,9</td><td>0,5</td><td>3,4</td><td>1,6</td><td>3,5</td><td>-0,1</td><td>-4,9</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>1.7</td><td>-1,1</td><td>14</td><td>-4,1</td><td>15,6</td><td>2,4</td><td>3,7</td><td>-1,7</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>9,5</td><td>-1,4</td><td>2,7</td><td>0</td><td>7,1</td><td>11</td><td>-0,1</td><td>1,3</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>0,4</td><td>-0,8</td><td>7,1</td><td>4,5</td><td>7,3</td><td>-0,9</td><td>-4,4</td><td>-3,7</td></tr><tr><td>Loisirs & Aut. Serv.</td><td>2,8</td><td>0,4</td><td>7,1</td><td>5,2</td><td>13,3</td><td>10,7</td><td>-2,4</td><td>3,1</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>1,9</td><td>0,9</td><td>7,3</td><td>2,3</td><td>11</td><td>4,4</td><td>-4,9</td><td>-0,9</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>-5,1</td><td>-3,4</td><td>0,41</td><td>-10,3</td><td>2,4</td><td>0,7</td><td>-12,6</td><td>1</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Quintile intensité énergétique</strong></td></tr><tr><td>Q1-Faible</td><td>7,9</td><td>-1,0</td><td>0,5</td><td>-7,3</td><td>4</td><td>5</td><td>7,9</td><td>1,3</td></tr><tr><td>Q2</td><td>5,3</td><td>0</td><td>2,7</td><td>1,6</td><td>3,4</td><td>3,9</td><td>-0,6</td><td>-1,5</td></tr><tr><td>Q3-Moyenne</td><td>0</td><td>-1,1</td><td>1</td><td>1,1</td><td>-3</td><td>1,9</td><td>1</td><td>-0,6</td></tr><tr><td>Q4</td><td>2,7</td><td>0,3</td><td>1,7</td><td>-0,4</td><td>1,5</td><td>4</td><td>1,6</td><td>0,3</td></tr><tr><td>Q5-Forte</td><td>1</td><td>-3,3</td><td>2,5</td><td>2,7</td><td>-1,4</td><td>-1,1</td><td>-3,6</td><td>-1,8</td></tr><tr><td colspan="9"><strong>Classes intensité numérique</strong></td></tr><tr><td>C1-Nulle</td><td>2,6</td><td>-1,1</td><td>2,1</td><td>-0,6</td><td>-1,1</td><td>2,6</td><td>-0,7</td><td>0,7</td></tr><tr><td>C2-Moyenne</td><td>1,1</td><td>-1</td><td>2</td><td>1,8</td><td>1,8</td><td>0</td><td>-0,1</td><td>-1,2</td></tr><tr><td>C3-Forte</td><td>3,1</td><td>-0,9</td><td>2,4</td><td>0,6</td><td>12</td><td>2,6</td><td>-9,9</td><td>-3,6</td></tr><tr><td><strong>Secteur marchand</strong></td><td>2,4</td><td>-1,1</td><td>2,1</td><td>1,1</td><td>-0,4</td><td>2,1</td><td>-0,5</td><td>-0,9</td></tr></tbody></table>

Source : FARE, DADS 2010-2020 et DGDDI 2010-2020, calculs des auteurs.
# Partie 2

## La Productivité globale des facteurs du tissu productif français : dynamiques de la décennie 2010-2020
<figure><img src="image_28.png" /></figure>
Evolution de la Productivité globale des facteurs du tissu productif français

Cette deuxième partie porte sur la productivité des entreprises en France durant la décennie 2010-2019. De plus, nous analysons le retournement conjoncturel du début de la crise sanitaire de 2020. <fnref n="1" /> Nous nous intéressons aux facteurs d'évolution de la productivité, portant notamment notre attention sur les dynamiques d'entrée-sortie d'entreprises et les dynamiques sectorielles. Nous étudions les ressorts microéconomiques de l'évolution de la productivité du secteur marchand. Il s'agit de comprendre les effets de la dynamique industrielle sur la productivité. La productivité des entreprises est un déterminant fondamental de l'emploi, des salaires, de la croissance de la production industrielle et de la croissance tout court. Elle détermine la hausse des revenus, qui est un paramètre clé de l'équilibre du financement des régimes sociaux et notamment des retraites, comme le révèlent les travaux du Conseil d'Orientation des Retraites (COR). <fnref n="2" />

Parmi les indicateurs régulièrement mobilisés pour étudier l'efficacité productive des entreprises, on trouve la **productivité apparente du travail** définie comme le volume de production par unité de travail. Lorsque l'unité de travail correspond aux heures de travail, on parle de productivité horaire du travail tandis que lorsque l'unité de travail correspond aux effectifs salariés, on parle de productivité par tête. Ces mesures de l'efficacité du processus de production des entreprises sont partielles car elles ne prennent pas en compte l'utilisation d'autres facteurs de production. Ainsi, ces mesures capturent par exemple aussi bien du progrès technique qu'une intensité capitalistique plus élevée des processus de production. Au contraire, la **productivité globale des facteurs** (PGF) mesure l'efficacité avec laquelle l'ensemble des facteurs de production tels que la main-d'œuvre, le capital et les matières premières se combinent pour produire les biens et services. <fnref n="3" /> L'augmentation de la

<footnote n="1">1. Compte tenu de la disponibilité des données d'entreprises, l'analyse ne peut pas se prolonger au-delà de 2020.</footnote>

<footnote n="2">2. Les gains de productivité du travail favorisent l'accroissement des revenus d'activité compensant ainsi la baisse du nombre de cotisants par retraité.</footnote>

<footnote n="3">3. On parle aussi de productivité multi-factorielle.</footnote>
PGF mesure le supplément de production qui n'est pas imputable à l'accroissement de ces facteurs de production, mais qui provient d'un ensemble de phénomènes tels que le progrès technique, l'innovation, les changements institutionnels, de meilleures formations scolaires et professionnelles (capital humain), des changements organisationnels et des caractéristiques idiosyncratiques des entreprises. Autrement dit, pour paraphraser Abramovitz (1956), la PGF peut être considérée comme une mesure de notre ignorance des causes de la croissance économique. Elle est le réceptacle de ce qu'on ignore dans la mesure des facteurs de production. Ainsi, elle capture l'effet sur l'efficacité productive du tissu productif de chocs économiques de toute nature qu'ils soient réglementaires, technologiques, de préférences individuelles, d'origine fiscale ou d'origine naturelle. Dès lors, la productivité ne pourra rester insensible aux politiques mises en œuvre pour la transition climatique. Le rapport Pisani-Ferry et Mahfouz (2023) met en évidence qu'il faut s'attendre à une baisse de la productivité du travail ou au moins à une moindre croissance de celle-ci relativement à la période qui précède le nouveau cycle de politiques volontaristes de lutte contre le dérèglement climatique.

Les performances productives des entreprises découlent directement de la capacité des entreprises à optimiser leur processus de production compte tenu des intrants de production à leur disposition et de l'évolution de leur environnement. Cependant, l'évolution de la productivité agrégée dépend aussi des déplacements de l'activité entre entreprises pérennes et ceux issus des entrées et sorties d'entreprises résultants des dynamiques industrielles et concurrentielles. Selon Haltiwanger (2011), les restructurations de marché et les mouvements de ressources sont nécessaires pour les performances économiques. Le processus de création de nouveaux produits et l'apparition de nouvelles entreprises génératrices de valeur nécessitent des mouvements de ressources et de parts de marché intrinsèques à une économie en croissance. L'efficacité allocative d'une économie détermine la capacité d'une économie à allouer ses ressources de manière optimale : les ressources de l'économie sont allouées à leur utilisation la plus productive et la production atteint sa plus grande valeur. Ainsi, les déplacements de ressources et les restructurations de marché sont nécessaires pour atteindre l'efficacité allocative dans une économie constamment exposée à des chocs. Toutefois, la relation n'est pas causale. Les reallocations n'entraînent pas nécessairement une croissance de la productivité. Cependant, la turbulence est nécessaire et est un pré-requis aux gains de productivité. L'efficacité allocative recouvre une dimension statique et une dimension dynamique. Le premier indique que les entreprises les plus productives devraient être en possession des moyens de production et obtenir des parts de marché plus importantes que les entreprises moins productives. La dimension dynamique souligne que la croissance de la productivité agrégée nécessite un déplacement des ressources et de la production des entreprises les moins productives vers les entreprises les plus productives. Ces mouvements de ressources se manifestent par le déplacement des parts de marché entre entreprises pérennes mais aussi par l'entrée et la sortie d'entreprises.

Bien que les turbulences soient nécessaires pour atteindre l'efficacité allocative, elles engendrent aussi des coûts pour l'entreprise mais aussi pour les travailleurs et les partenaires économiques (clients, investisseurs, sous-traitants). Les mouvements de ressources ont un coût organisationnel pour l'entreprise : elle doit mobiliser une partie de ses propres ressources pour se réorganiser plutôt
que de produire. En outre, ces réallocations impliquent que certaines entreprises sortent du marché et d'autres se créent. Elles se traduisent par des pertes d'emploi pour certains salariés. Selon Bertheau et al. (2022), ces ruptures dans les trajectoires professionnelles engendrent des baisses de revenus durables ainsi qu'une plus grande difficulté à retrouver un emploi. Sous certaines conditions, ces réallocations peuvent donc engendrer des coûts supérieurs aux gains. C'est notamment le cas lorsque les marchés sont sujets à des frictions importantes ou encore lorsqu'il existe des entraves au fonctionnement du marché. Par exemple, en période de crise, certains travailleurs sont licenciés et se retrouvent dans une situation de chômage de longue durée. Dans ce cas, les travailleurs ne peuvent plus utiliser leurs compétences et leur expérience de manière productive entraînant ainsi une baisse de la productivité à long terme (Barlevy, 2002).

Ainsi, les dynamiques industrielles ne déterminent pas uniquement les évolutions tendancielles de la productivité. Les épisodes de crises économiques impactent aussi la productivité en engendrant d'importants mouvements de ressources sur les marchés. Les études sur l'impact des crises économiques sur la PGF mettent en évidence deux effets caractéristiques des crises. D'une part, un effet négatif transite par une dégradation des performances productives propres aux entreprises pérennes en raison des difficultés rencontrées sur les marchés des facteurs et les problèmes d'ajustement aux chocs de demande. D'autre part, un effet positif provient de la réallocation schumpétérienne qui est telle que les entreprises les moins productives sont plus nombreuses à sortir qu'à entrer. Un autre effet positif possible est lié à ce que les entreprises les plus productives augmentent leur part de marché car ce sont les plus résilientes. Par exemple, Guillou et Nesta (2015) trouvent que la crise économique de 2008 a fortement limité les performances productives internes des entreprises pérennes, si bien que le peu de croissance de la PGF observée après 2008 provient des phénomènes de réallocation des ressources entre entreprises. En outre, les auteurs soulignent que l'investissement post-2008 est associé à un ralentissement de la croissance de la productivité qui s'explique par un changement potentiel dans la nature des investissements effectués. Ben Hassine (2019) met aussi en exergue le ralentissement des gains de PGF internes aux entreprises entre 2008 et 2012. Toutefois, cet effet est atténué par un processus de réallocation des ressources vers les entreprises pérennes les plus productives ainsi qu'un processus schumpétérien de destruction créatrice à travers lequel les entreprises moins productives font faillite. David et al. (2020) documentent une modification de la provenance des gains de productivité du travail dans l'économie française entre les années 2001-2007 et les années 2011-2017. Les gains de productivité du travail émanent principalement des entreprises pérennes avant la crise financière de 2008 tandis qu'ils proviennent principalement de l'effet schumpétérien d'entrées et sorties des entreprises après la crise.

La crise sanitaire de 2020 présente des particularités notables qui la distingue de la crise de 2008. D'une part, de nouvelles modalités d'organisation du travail ont pu jouer sur les performances internes des entreprises. Parmi les mesures de distanciation sociales mises en place pendant la crise sanitaire, on retrouve la diffusion massive de la pratique du télétravail. Or, Bergeaud et al. (2023) souligne l'impact potentiellement bénéfique du télétravail, sur la productivité des entreprises. D'autre part, cette crise a généré un choc d'activité brutal différenciés selon les secteurs. Parmi les secteurs
les plus touchés par la crise sanitaire, on retrouve l'hôtellerie et la restauration, le transport et certains services tandis que d'autres, comme le secteur des services TIC, ont mieux résisté (INSEE, 2021). Or ces secteurs sont caractérisés par des productivités moyennes différentes. Le changement de composition sectoriel généré par le choc sanitaire a donc probablement affecté l'évolution de la productivité agrégée. Enfin, la crise sanitaire est singulière en matière de faillites. Contrairement à la crise financière de 2008, le nombre de faillites avait nettement augmenté l'année suivante, ce qui n'a pas été le cas en 2020. Les faillites d'entreprises ont fortement ralenti notamment grâce aux mesures de soutien massives mises en place par le gouvernement. Ce ralentissement des faillites a permis de préserver le tissu production mais il a potentiellement entravé l'effet sélectif du marché qui fait sortir les entreprises les moins productives.

Afin de quantifier le rôle de la dynamique industrielle dans l'évolution de la productivité sur la dernière décennie 2010-2019 et du début de la crise sanitaire, nous estimons d'abord la PGF des entreprises selon la méthode de Wooldridge (2009) décrite dans l'encadré 2.1 que nous agrégeons ensuite pour obtenir la PGF du secteur marchand. Puis, nous décomposons l'évolution de la PGF agrégée du secteur marchand selon la méthode de Melitz et Polanec (2015) qui est présentée dans l'encadré 2.2. L'étude de ces déterminants est centrale pour évaluer le dynamisme et les performances économiques du tissu productif sur longue période mais aussi sur des épisodes de crise plus courts. Elle permet d'apprécier si les performances productives internes aux entreprises ont engendré des gains de productivité, si les mouvements de ressources ont permis d'améliorer ou de dégrader l'efficacité allocative du tissu productif français et d'amortir ou d'amplifier les effets des chocs économiques. Remarquons que cette étude ne propose pas une analyse causale de ces effets mais une analyse descriptive sur la décennie 2010-2019 ainsi que sur le début de la crise sanitaire 2019-2020.

Le reste de l'étude est organisée de la manière suivante. La section 5.1 présente des faits stylisés sur les facteurs de production, la productivité globale des facteurs et présente la méthode d'estimation de la productivité globale des facteurs mobilisée dans ce rapport. La section 5.2 expose quelques faits sur les dynamiques d'entrée et sortie des entreprises. La section 5.3 présente les résultats de la décomposition de l'évolution de la PGF agrégée du secteur marchand sur la période 2010-2019 tandis que la section 5.4 se focalise sur l'épisode du début de la crise sanitaire. Finalement, nous concluons et proposons quelques éléments de discussion sur l'évolution future de la productivité en France.

## Section 5.1. Évolution des facteurs de production et productivité globale des facteurs

Dans cette section, nous exposons des statistiques descriptives sur l'évolution de la valeur ajoutée, des facteurs de production, de la productivité globale des facteurs agrégée ainsi que de la dynamique industrielle du secteur marchand. L'échantillon de l'étude englobe la population d'entre-
prises du secteur marchand. Cette population s'écarte légèrement de la population observée dans les tableaux de la première partie en raison des exigences des estimations. Chaque année, elle représente environ 65% de la valeur ajoutée de la population totale de la base de données d'entreprises de l'INSEE (FARE) et 70% des entreprises. La description détaillée de l'échantillon est développée dans l'annexe 2.

## Valeur ajoutée et facteurs de production du secteur marchand

L'estimation de la productivité repose sur la dynamique des facteurs de production. Les facteurs mobilisés dans l'estimation de la productivité incluent les heures travaillées, le capital que nous mesurons par les immobilisations corporelles et les consommations intermédiaires. La valeur ajoutée, le capital et les consommations intermédiaires sont déflatés des indices des prix sectoriels respectivement par l'indice des prix à la production, l'indice des prix d'investissement et l'indice des prix des consommations intermédiaires. Les détails sur l'échantillon et la construction des variables sont reportés dans l'annexe méthodologique.

L'évolution des facteurs de production agrégés ainsi que de la valeur ajoutée agrégée est représentée dans le graphique 5.1. La valeur ajoutée et l'ensemble des facteurs de production connaissent une croissance positive entre 2010 et 2019. Néanmoins, on observe quelques différences. La valeur ajoutée augmente de 14,3 % entre 2010 et 2019 tandis que le nombre d'heures travaillées croît de 8,1 %. La croissance des immobilisations et des intrants intermédiaires est plus importante. Elle est de respectivement 26,3 % et 23 % sur la même période.

On observe clairement une rupture en 2020 avec le début de la crise sanitaire. La valeur ajoutée chute ainsi que les heures travaillées et les consommations intermédiaires entre 2019 et 2020. Le niveau de la valeur ajoutée et celui des intrants intermédiaires chutent de 8 %. Le nombre d'heures de travail diminue de 9,7 % pour atteindre un niveau inférieur à celui de 2010. Seules les immobilisations continuent à croître de 1,3 % car il s'agit d'un stock évalué au prix historique issu des investissements passés.

## Productivité globale des facteurs du secteur marchand

Nous abordons à présent la dynamique de la productivité globale des facteurs agrégée du secteur marchand. La productivité agrégée du secteur marchand PGF_t est définie par la moyenne géométrique des PGF des entreprises pgf_{i,t} pondérée par leur poids en valeur ajoutée dans l'économie ω_{i,t} afin de rester sur une mesure de la productivité reprendue dans la littérature

$$ \text{PGF}_t = \prod_i \text{pgf}_{i,t}^{\omega_{i,t}} $$
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 5.1 – Évolution de la valeur ajoutée et des facteurs de production</figcaption></figure>

Note : les variables sont en base 100 en 2010. La valeur ajoutée, le capital et les consommations intermédiaires sont déflatés les indices des prix sectoriels respectivement par l'indice des prix à la production, l'indice des prix d'investissement et l'indice des prix des consommations intermédiaires.

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

La PGF agrégée est ensuite exprimée en logarithme

$$ 
\begin{aligned}
\Phi_t &= \log(\text{PGF}_t) \\
&= \sum_i \omega_{i,t} \varphi_{i,t}.
\end{aligned}
 $$

avec $\varphi_{i,t} = \log(pgf_{i,t})$. La variable d'intérêt est le taux de croissance de la productivité, c'est pourquoi nous nous concentrons sur l'équation $\Delta\Phi_t = \Phi_t - \Phi_{t-1}$ qui est une approximation du taux de croissance de la PGF en niveau.<fnref n="4" /> La PGF des entreprises en logarithme $\varphi_{i,t}$ est estimée selon la méthode Wooldridge (2009) (encadré 2.1). Son estimation repose sur l'exploitation des données d'entreprises et spécifiquement sur des données de valeur ajoutée, d'immobilisations, d'heures de

<footnote n="4">4. Cette étude repose sur une mesure de la productivité agrégée répandue dans la littérature internationale et française (Guillou et Nesta, 2015; Ben Hassine, 2019; David et al., 2020). Toutefois, Dias et Marques (2021) et Bruhn et al. (2021) arguent que l'évolution de la productivité agrégée et ses décompositions peuvent différer aussi bien quantitativement que qualitativement selon que la productivité agrégée soit mesurée par la moyenne arithmétique ou la moyenne géométrique des productivités des entreprises.</footnote>
travail et d'intrants intermédiaires. Spécifiquement, nous estimons des fonctions de production pour chacun des quinze secteurs de notre classification afin d'obtenir une estimation de la PGF des entreprises que nous agrégeons ensuite pour obtenir la PGF agrégée du secteur marchand.

La Figure 5.2 montre l'évolution de la PGF agrégée ainsi que celle de la productivité horaire du travail. La PGF augmente de 3,2% de 2010 à 2019 et chute de 4,4% entre 2019 et 2020. Au même moment, la productivité du travail augmente de 3,5% entre 2010 et 2019 et perd 1,4% entre 2019 et 2020. Ainsi, on observe donc une augmentation de la PGF agrégée du secteur marchand sur la dernière décennie 2010-2019 mais qui reste très faible : elle est équivalente à une croissance de la PGF de moins d'un tiers de point de pourcentage en moyenne annuelle sur la décennie. Nous allons dans la section suivante expliquer les ressorts microéconomiques qui ont contribué à cette évolution de la PGF.

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 5.2 – Évolution de la productivité globale des facteurs et de la productivité du travail</figcaption></figure>

Note : les variables sont exprimées en logarithme. La productivité agrégée du secteur marchand est définie par la moyenne arithmétique des PGF des entreprises en logarithme pondérée par leur poids en valeur ajoutée dans la population. La productivité du travail est ici définie par la moyenne des productivités du travail des entreprises en logarithme pondérée par leur poids en heure de travail dans la population.

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

## Section 5.2. Dynamique industrielle

Le tissu productif est en mouvement : des entreprises sont créées et entrent sur le marché, d'autres cessent leur activité ou sont absorbées et sortent du marché, alors que l'essentiel des
entreprises continuent d'exister tout en connaissant des variations de leur taille. Il est donc possible de distinguer les entreprises pérennes, entrantes et sortantes. Ces mouvements contribuent aux variations de la productivité agrégée.

## Entreprises pérennes, entrantes et sortantes

Le tableau 5.1 donne le nombre d'entreprises pérennes, entrantes et sortantes sur les périodes 2010-2019 et 2019-2020. Précisément, une entreprise est dite pérenne sur une période donnée si elle est présente dans l'échantillon durant l'année initiale et l'année finale. Elle est entrante si elle est présente l'année finale mais absente l'année initiale. Elle est sortante si elle est présente dans l'année initiale et absente l'année finale.

Les années 2010 et 2019 regroupent un total de 1 031 847 entreprises dans le secteur marchand dont 635 248 en 2010 et 685 170 en 2019. Les entreprises pérennes — celles qui sont présentes en 2010 et qu'on retrouve en 2019 — représentent près de la moitié de la population des entreprises de 2010 et de 2019. Les entreprises sortantes et entrantes représentent l'autre moitié respectivement en 2010 et 2019.

Les populations des années 2019 et 2020 regroupent quant à elles un total de 780 642 entreprises dans le secteur marchand dont 685 170 en 2019 et 695 375 en 2020. Comme la période 2019-2020 est plus courte, la proportion d'entreprises pérennes augmente tandis que le nombre d'entrées et de sorties diminuent significativement. En 2019, 87,6% des entreprises sont pérennes tandis que 12,4% sortiront en 2020. En 2020, 86,3% sont des entreprises pérennes contre seulement 13,7% d'entrantes. Pour rappel, notre population 2 n'inclut pas les auto-entrepreneurs. Par ailleurs, remarquons que les sorties ne correspondent pas toutes à des défaillances d'entreprises.

<table><caption>Table 5.1 – Nombre d'entreprises pérennes, entrantes et sortantes</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">2010-2019</th><th colspan="2">2019-2020</th></tr><tr><th>2010</th><th>2019</th><th>2019</th><th>2020</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Pérennes</strong></td><td>318571<br>50,1%</td><td>318571<br>46,5%</td><td>599903<br>87,6%</td><td>599903<br>86,3%</td></tr><tr><td><strong>Sorties</strong></td><td>316677<br>49,9%</td><td>-</td><td>85267<br>12,4%</td><td>-</td></tr><tr><td><strong>Entrées</strong></td><td>-</td><td>366599<br>53,5%</td><td>-</td><td>95472<br>13,7%</td></tr><tr><td><strong>Total</strong></td><td>635248</td><td>685170</td><td>685170</td><td>695375</td></tr></tbody></table>

Note : une entreprise est dite pérenne sur une période donnée si elle est présente dans l'échantillon durant l'année initiale et l'année finale. Elle est entrante si elle est présente l'année finale mais absente l'année initiale. Elle est sortante si elle est présente dans l'année initiale et absente l'année finale.

Sources : DADS et FARE (Insee), calculs des auteurs.
## Productivité globale des facteurs par type d'entreprise

Le graphique 5.3 présente l'indicateur de productivité des entreprises pérennes, entrantes, sortantes et celle des entreprises dans leur ensemble. On constate que la productivité globale des facteurs de l'ensemble des entreprises croît entre 2010 et 2019 avant de diminuer en 2020 avec le début de la crise sanitaire. La productivité des entreprises pérennes suit la dynamique de la productivité de l'ensemble. De plus, le niveau de productivité des pérennes est supérieur à celui de la productivité de l'ensemble sur les deux périodes considérées. Cela implique que la productivité des entreprises entrantes et sortantes est inférieure à celle des entreprises pérennes.

La productivité de l'ensemble est inférieure à la productivité des pérennes sur l'ensemble de la période. Cela signifie que les entrées-sorties ont un effet négatif sur la productivité de l'ensemble. En effet, on observe que la productivité des entreprises entrantes est inférieure à celle des entreprises sortantes aussi bien sur la période 2010-2019 que sur la période 2019-2020. Ce dernier point suggère que les déplacements de ressources issus des entrées et sorties d'entreprises ne semblent pas systématiquement améliorer l'efficacité allocative du tissu productif.

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 5.3 – Productivité globale des facteurs moyenne par type d'entreprises et par période</figcaption></figure>

Note : les valeurs sont exprimées en logarithme. Une entreprise est dite pérenne sur une période donnée si elle est présente dans l'échantillon durant l'année initiale et l'année finale. Elle est entrante si elle est présente l'année finale mais absente l'année initiale. Elle est sortante si elle est présente dans l'année initiale et absente l'année finale. La productivité moyenne est définie par la moyenne arithmétique des PGF des entreprises en logarithme pondérée par leur poids en valeur ajoutée dans la population correspondante.

Sources : DADS et FARE (Insee), calculs des auteurs.
## Section 5.3. Décomposition de l'évolution de la productivité entre 2010 et 2019

Pour comprendre les évolutions de la PGF, il importe de distinguer précisément ce qui s'est joué derrière la croissance observée de 2010 à 2019 et la chute de 2019 à 2020. On a vu que les entreprises pérennes étaient plus productives. Est-ce parce qu'elles sont devenues individuellement plus productives ou des réallocations au sein de ce groupe ont-elles donné plus de poids à des entreprises intrinsèquement plus productives ? On a également observé que les entreprises entrantes étaient moins productives que les pérennes. Quelle est donc l'ampleur de leur contribution à la baisse du niveau de la PGF agrégée ? Qu'en est-il des sortantes ? Les dynamiques ont-elles été homogènes entre les secteurs ? Enfin, quel est le rôle du changement de spécialisation productive du tissu productif marchand dans cette évolution de la productivité agrégée. C'est à cet ensemble de questions que cette section répond. Pour cela, nous décomposons la productivité globale des facteurs en utilisant la méthodologie de Melitz et Polanec (2015) (encadré 2.2).

### Analyse des gains de productivité agrégée entre 2010 et 2019

Le tableau 5.2 reporte les éléments de la décomposition de Melitz et Polanec (2015) pour la période 2010-2019 pour la productivité agrégée et les productivités des secteurs. La productivité agrégée augmente de 3,2 % sur l'ensemble de la période 2010-2019.<fnref n="5" />

Les entreprises pérennes contribuent pour 3,7 points de pourcentage (pp) aux gains de productivité. La croissance de la productivité est entièrement tirée par une réallocation de l'activité entre entreprises pérennes alors que l'évolution de la productivité au sein de ces entreprises — ou effet d'apprentissage — contribue négativement à l'évolution de la productivité agrégée. La réallocation des parts de marché des entreprises pérennes les moins productives vers les plus productives capture la totalité de la contribution des entreprises pérennes pour 6,9pp. La productivité au sein des entreprises pérennes évolue négativement contribuant ainsi pour -3,2pp. Cela indique une dégradation des performances productives internes aux entreprises.

Les entrées concourent négativement à l'évolution productivité pour -9,2pp tandis que les sorties concourent positivement pour 8,7pp. L'effet total est de -0,5pp. L'effet de destruction créatrice — effet net des entrées moins sorties — contribue donc négativement à l'évolution de la productivité mais est quantitativement faible.

<footnote n="5">5. Pour rappel, la productivité agrégée est la somme des PGF en logarithme des entreprises pondérées par leurs poids dans la valeur ajoutée totale.</footnote>
<table><caption>Table 5.2 – Décomposition de l'évolution de la productivité agrégée entre 2010 et 2019</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">Total</th><th colspan="3">Entreprises pérennes</th><th colspan="3">Destruction créatrice</th></tr><tr><th>EP</th><th>EA</th><th>Total</th><th>EE</th><th>EX</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>Manuf. HT</td><td>22,76</td><td>5,53</td><td>17,02</td><td>22,55</td><td>-3,74</td><td>3,95</td><td>0,21</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>2,91</td><td>-3,34</td><td>6,00</td><td>2,66</td><td>-7,52</td><td>7,77</td><td>0,25</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>14,99</td><td>-15,98</td><td>3,37</td><td>-12,60</td><td>22,03</td><td>5,56</td><td>27,59</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>-10,01</td><td>-13,37</td><td>4,31</td><td>-9,06</td><td>0,02</td><td>-0,97</td><td>-0,95</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>13,93</td><td>0,62</td><td>13,69</td><td>14,31</td><td>-13,99</td><td>13,61</td><td>-0,38</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>-1,98</td><td>-0,37</td><td>1,70</td><td>1,34</td><td>-8,78</td><td>5,46</td><td>-3,32</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>-33,49</td><td>2,46</td><td>-48,73</td><td>-46,27</td><td>-6,09</td><td>18,87</td><td>12,78</td></tr><tr><td>Construction</td><td>-3,27</td><td>-9,24</td><td>4,34</td><td>-4,90</td><td>-7,51</td><td>9,14</td><td>1,63</td></tr><tr><td>Transport</td><td>-9,29</td><td>-3,50</td><td>-6,81</td><td>-10,30</td><td>-8,86</td><td>9,87</td><td>1,01</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>-5,75</td><td>13,62</td><td>15,57</td><td>29,20</td><td>-7,33</td><td>-27,62</td><td>-34,95</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>-20,70</td><td>-12,63</td><td>-1,40</td><td>-14,03</td><td>-28,84</td><td>22,18</td><td>-6,67</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>-0,14</td><td>1,93</td><td>-3,68</td><td>-1,74</td><td>-3,25</td><td>4,85</td><td>1,60</td></tr><tr><td>Loisirs & Aut. Serv.</td><td>57,97</td><td>-5,44</td><td>17,86</td><td>12,42</td><td>26,11</td><td>19,44</td><td>45,55</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>20,80</td><td>2,09</td><td>17,72</td><td>19,81</td><td>-7,19</td><td>8,17</td><td>0,99</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>3,04</td><td>2,49</td><td>1,04</td><td>3,53</td><td>-9,46</td><td>8,96</td><td>-0,49</td></tr><tr><td>Secteur Marchand</td><td>3,18</td><td>-3,25</td><td>6,91</td><td>3,66</td><td>-9,20</td><td>8,72</td><td>-0,48</td></tr></tbody></table>

Note : effet d'apprentissage (EP), effet d'allocation (EA), contribution des entrées (EE), contribution des sorties (EX). La somme de la contribution des entreprises pérennes et de l'effet de destruction créatrice donne l'évolution de la productivité du secteur considéré. Le total correspond au taux de croissance en pourcentage des productivités sectorielles et du secteur marchand en pourcentage. Les valeurs associés aux éléments de la décomposition donnent leur contribution en points de pourcentage au taux de croissance du secteur concerné.

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

## Analyse des dynamiques de productivités sectorielles entre 2010 et 2019

Nous décomposons à présent les PGF sectorielles en utilisant la même méthode de décomposition. L'évolution de la productivité agrégée recèle une importante disparité sectorielle aussi bien dans le manufacturier que dans les services. Sept secteurs sur 15 présentent une croissance positive entre 2010 et 2019. Parmi ceux-là, l'effet d'allocation, qui capture les déplacements de l'activité vers les entreprises pérennes plus productives, est le principal facteur de croissance de la productivité.

Parmi les secteurs dont la productivité augmente, on retrouve le manufacturier de haute et de basse technologie ainsi que le secteur de l'eau et l'électricité. Ils connaissent une croissance de leur productivité de respectivement 22,8 %, 2,9 % et 15 % sur la période.

La croissance de la productivité du manufacturier de haute technologie provient principalement des déplacements de l'activité entre entreprises pérennes (17pp) et dans une moindre mesure de la croissance de la productivité propres à ces entreprises (5,5pp). La croissance du manufacturier de basse technologie provient de l'effet d'allocation pour 6pp alors que les performances productives internes aux entreprises contribuent négativement pour -3,3pp. Autrement dit, il n'y a pas de gains
de productivité internes aux entreprises du manufacturier BT. Pour le secteur de l'eau et l'électricité, la croissance de la productivité provient principalement de l'effet de destruction créatrice (27,6pp) et de l'effet d'allocation entre entreprises pérennes dans une moindre mesure (3,4pp). La croissance de la productivité dans ces secteurs de l'industrie (excl. ind. extractives) provient donc principalement d'une amélioration de l'efficacité allocative des facteurs de production.

Du côté des services, le Commerce, les services Scientifiques & techniques, les Loisirs & autres services, et le Transport aérien, ont connu une croissance positive de la PGF de 2010 à 2019. La productivité du secteur des services Scientifiques et techniques a crû de 20,8 %. Cet accroissement provient à la fois de l'effet d'allocation (17,7pp) et dans une moindre mesure de la hausse de la productivité individuelle des entreprises (2,1pp). La productivité du Commerce augmente de 13,9pp. Cette augmentation provient presque entièrement d'une amélioration de l'efficacité allocative entre entreprises pérennes (13,7pp). La productivité du transport aérien augmente de 3 % tirée par l'effet d'apprentissage pour 2.5pp et l'effet d'allocation pour 1pp

Parmi les secteurs dont la productivité diminue, on retrouve l'industrie extractive dont la pro-
ductivité baisse de 10 % sur la période. Ce déclin provient à la fois d'une baisse de la productivité
propre aux entreprises pérennes et d'un effet négatif des sorties dans une moindre mesure. Cela
suggère que les entreprises relativement plus productives sont sorties du marché. La productivité
du secteur de la Construction diminue quant à elle de 3,3 %. Cet décroissance est principalement
expliquée par la baisse de productivité de entreprises pérennes (-9,2pp). L'effet d'allocation des en-
treprises pérennes (4,3pp) et l'effet de destruction créatrice (1,6pp) viennent amortir cette chute
soulignant un accroissement de l'efficacité allocative dans ce secteur. Du côté de services, la pro-
ductivité de l'hôtellerie et la restauration diminue de 20,1 %. Cette baisse est principalement tirée
par un effet négatif de productivité individuelle des entreprises (-12,6pp). Les effets d'allocation
et de destruction créatrices contribuent à cette baisse pour respectivement 1,4pp et 6,7pp. La
productivité des services juridiques et comptables chute de 33,5 %. Cette baisse est entièrement
tirée par l'effet d'allocation (-48,7pp) des entreprises pérennes. L'effet d'apprentissage et l'effet
de destruction créatrice amortissent cette chute. La productivité des services TIC décroît de 5,7
%. Cette décroissance est entièrement expliquée par l'effet négatif des entrée nettes d'entreprises
(-34,9pp). Enfin, la productivité du secteur des transport chute de 9,3 %. L'effet d'allocation et
d'apprentissage des entreprises pérennes contribuent fortement à la baisse respectivement pour
6,8pp et 3,5pp. Ces chiffres suggèrent une dégradation des performances productives internes des
entreprises pérennes de ce secteur mais aussi une détérioration de l'efficacité allocative de l'activité
des entreprises pérennes.

Les effets de composition et des dynamiques de productivités sectorielles entre 2010 et 2019

Bien que les tendances de productivité internes aux secteurs influencent la dynamique de la pro-
ductivité agrégée, les changements de structure sectorielle contribuent aussi à son évolution. Quelle
est la contribution de ces modifications de la composition sectorielle du tissu productif ? L'objectif est de déterminer la contribution respective des dynamiques de productivités intra-sectorielles d'une part et celle des changements de composition sectorielle de l'activité économique d'autre part.

Ainsi, nous effectuons une dernière décomposition de la productivité agrégée qui prend en compte non seulement les dynamiques d'entreprises propres à chaque secteur mais aussi les changements de composition sectorielle. Les variations de productivité agrégée sont décomposées en un effet de structure sectorielle et un effet de variation de productivité intra-sectorielle (encadré 5.2). Le premier effet mesure la contribution des changements de structure sectorielle à niveau de productivité sectoriel donné. Le second effet quantifie la contribution des variations de productivité sectorielle à structure donnée. L'effet de variation de productivité intra-sectorielle est lui même décomposé sur la base de la décomposition de Melitz et Polanec (2015) des productivités sectorielles.

<table><caption>Table 5.3 – Décomposition de l'évolution de la productivité agrégée entre 2010 et 2019</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">Total</th><th colspan="2">Décomposition sectorielle</th><th colspan="3">Décomposition MP intrasectorielle</th></tr><tr><th>ÊC</th><th>ÊI</th><th>ÊP</th><th>ÊA</th><th>DC</th></tr></thead><tbody><tr><td>Manuf. HT</td><td>3,85</td><td>1,26</td><td>2,58</td><td>0,63</td><td>1,93</td><td>0,02</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>-3,38</td><td>-3,80</td><td>0,42</td><td>-0,48</td><td>0,87</td><td>0,04</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>0,57</td><td>0,25</td><td>0,32</td><td>-0,34</td><td>0,07</td><td>0,59</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>-0,23</td><td>-0,20</td><td>-0,03</td><td>-0,04</td><td>0,01</td><td>0,00</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>3,28</td><td>0,10</td><td>3,19</td><td>0,14</td><td>3,13</td><td>-0,09</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>3,35</td><td>3,49</td><td>-0,14</td><td>-0,03</td><td>0,12</td><td>-0,23</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>-1,17</td><td>1,57</td><td>-2,74</td><td>0,20</td><td>-3,99</td><td>1,05</td></tr><tr><td>Construction</td><td>-2,57</td><td>-2,26</td><td>-0,31</td><td>-0,87</td><td>0,41</td><td>0,15</td></tr><tr><td>Transport</td><td>-1,78</td><td>-1,19</td><td>-0,59</td><td>-0,22</td><td>-0,43</td><td>0,06</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>-3,29</td><td>-2,89</td><td>-0,40</td><td>0,95</td><td>1,09</td><td>-2,44</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>0,72</td><td>1,58</td><td>-0,87</td><td>-0,53</td><td>-0,06</td><td>-0,28</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>-0,53</td><td>-0,53</td><td>0,00</td><td>0,05</td><td>-0,09</td><td>0,04</td></tr><tr><td>Loisirs & Aut. Serv.</td><td>3,18</td><td>2,09</td><td>1,09</td><td>-0,10</td><td>0,34</td><td>0,86</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>1,50</td><td>1,15</td><td>0,34</td><td>0,03</td><td>0,29</td><td>0,02</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>-0,32</td><td>-0,34</td><td>0,02</td><td>0,02</td><td>0,01</td><td>0,00</td></tr><tr><td>Secteur Marchand</td><td>3,18</td><td>0,29</td><td>2,89</td><td>-0,59</td><td>3,69</td><td>-0,22</td></tr></tbody></table>

Note : effet de composition (ÊC), effet intra-sectoriel (ÊI), effet d'apprentissage (ÊP), effet d'allocation (EA), effet de destruction créatrice (DC). Le total représente la contribution des différents secteurs à la croissance de la productivité du secteur marchand. Total = ÊC+ÊI et ÊI = ÊP+EA+DC. Les valeurs sont en points de pourcentages.

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

Le tableau 5.3 reporte les résultats de cette décomposition pour la période 2010-2019. Une fois que l'on prend en compte les changements de structure sectorielle, on constate que la croissance de la productivité provient principalement des dynamiques de productivité intrasectorielle.
Ces dynamiques intrasectorielles contribuent pour 2,9pp à la croissance de la productivité agrégée contre seulement 0,3pp pour les changements de structure sectorielle. L'effet d'allocation explique l'ensemble de l'effet intrasectoriel avec une contribution de 3,7pp tandis que l'effet d'apprentissage et l'effet de destruction créatrice concourent pour respectivement -0,6pp et -0,2pp. Enfin, la contribution positive du changement de structure sectorielle indique que l'activité économique s'est légèrement déplacée vers des secteurs en moyenne plus productifs sur cette période.

Ces résultats confirment ceux obtenus lorsque l'on considère l'économie marchande dans son ensemble (tableau 5.2). Les gains de productivité sur la période 2010-2019 résultent d'une amélioration de l'efficacité allocative de l'activité entre entreprises pérennes propre aux différents secteurs et d'un changement de structure sectorielle dans une bien moindre mesure. Au contraire, les variations de productivité propres aux entreprises de certains secteurs contribuent négativement à la croissance de la productivité soulignant la dégradation des performances internes aux entreprises de ces secteurs.

Parmi les secteurs qui contribuent le plus à l'effet d'allocation, on retrouve le Commerce (3,1pp), le Manufacturier HT (1,9pp), les services TIC (1,1pp) et le Manufacturier BT (0,9pp). La baisse de performance productive propre aux entreprises est principalement portée par le Manufacturier BT (-0,5pp), la Construction (-0,9pp) et l'Hôtellerie & restauration (-0,5pp). La contribution négative des entrées et sorties d'entreprises à l'évolution de la productivité provient principalement des services TIC (-2,4pp), l'Hôtellerie & restauration (-0,3pp) et les services Administratifs & de soutien (-0,2pp). Les gains de productivité issus du changement de composition sectorielle de l'activité proviennent avant tout du déplacement de l'activité du Manufacturier de BT (-3,8pp), de la Construction (-2,3pp), des services TIC (-2,9pp) et du Transport (-1,2pp) vers le manufacturier de haute technologie (1,3pp), des services Administratifs (3,5pp), des services Juridiques & comptables (1,6pp), des Loisirs & autres services (2,1pp), de l'Hôtellerie & restauration (1,6pp) et les services Scientifiques et techniques (1,2pp).

## Section 5.4. Analyse de la baisse de la productivité entre 2019 et 2020

Nous nous concentrons à présent sur la dernière année de nos observations qui représente un tournant conjoncturel majeur. Le tableau 5.4 reporte les éléments de la décomposition de Melitz et Polanec (2015) du début de la crise sanitaire de 2019-2020 pour la productivité agrégée et les productivités sectorielles.

La productivité du secteur marchand diminue de 4,4 % au cours de la première année de la crise sanitaire. Cette diminution provient entièrement d'une baisse de la productivité propre aux entreprises pérennes pour une contribution de -9pp. La dégradation des performances productives souligne la difficulté des entreprises à ajuster leur capacité de production au choc de demande et aux restrictions sanitaires imposées. Au contraire, les déplacements des parts de marché entre entreprises
pérennes contribuent positivement pour 4,3pp. L'activité s'est redirigée vers des entreprises pérennes ayant une productivité plus élevée. La contribution des entrées est de -0,9pp contre 1,1pp pour celles des sorties. L'effet net est positif de 0,3pp. Ainsi, les mouvements de ressources issus des entrées et sorties d'entreprises contribuent positivement à l'évolution de la productivité entre 2019 et 2020. Néanmoins, les mesures de soutien aux entreprises ont permis de limiter les faillites comme cela a été précisé précédemment dans l'encadré 1.2. On peut donc suggérer que cet effet de sélection, c'est-à-dire de sorties des entreprises les moins productives, a été amoindri par les politiques mises en œuvre.

<table><caption>Table 5.4 – Décomposition de l'évolution de la productivité agrégée entre 2019 et 2020</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">Total</th><th colspan="3">Entreprises pérennes</th><th colspan="3">Destruction créatrice</th></tr><tr><th>EP</th><th>EA</th><th>Total</th><th>EE</th><th>EX</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>Manuf. HT</td><td>-14,50</td><td>-2,94</td><td>-11,92</td><td>-14,86</td><td>-0,21</td><td>0,57</td><td>0,36</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>-1,42</td><td>-4,10</td><td>2,40</td><td>-1,69</td><td>-0,85</td><td>1,12</td><td>0,27</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>-13,03</td><td>-1,10</td><td>-11,91</td><td>-13,02</td><td>-1,22</td><td>1,21</td><td>-0,01</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>1,58</td><td>0,96</td><td>-1,69</td><td>-0,73</td><td>1,90</td><td>0,41</td><td>2,31</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>1,32</td><td>0,29</td><td>0,59</td><td>0,89</td><td>-1,85</td><td>2,29</td><td>0,43</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>-2,38</td><td>-8,62</td><td>4,95</td><td>-3,67</td><td>0,00</td><td>1,29</td><td>1,29</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>-1,16</td><td>-3,72</td><td>1,58</td><td>-2,14</td><td>0,14</td><td>0,85</td><td>0,99</td></tr><tr><td>Construction</td><td>-5,06</td><td>-6,53</td><td>1,90</td><td>-4,63</td><td>-1,16</td><td>0,73</td><td>-0,43</td></tr><tr><td>Transport</td><td>-18,23</td><td>-9,28</td><td>-4,31</td><td>-13,59</td><td>7,31</td><td>-11,96</td><td>-4,65</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>0,52</td><td>0,49</td><td>-0,19</td><td>0,30</td><td>-0,39</td><td>0,61</td><td>0,23</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>-30,75</td><td>-37,91</td><td>10,94</td><td>-26,98</td><td>-3,56</td><td>-0,21</td><td>-3,77</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>5,10</td><td>-8,90</td><td>12,03</td><td>3,13</td><td>-0,16</td><td>2,12</td><td>1,96</td></tr><tr><td>Loisirs & Aut. Serv.</td><td>-9,06</td><td>-20,04</td><td>8,45</td><td>-11,59</td><td>-4,38</td><td>6,90</td><td>2,53</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>2,76</td><td>-5,47</td><td>7,04</td><td>1,57</td><td>-0,05</td><td>1,25</td><td>1,19</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>-152,33</td><td>-18,29</td><td>-140,93</td><td>-159,23</td><td>-0,18</td><td>7,08</td><td>6,90</td></tr><tr><td>Secteur Marchand</td><td>-4,41</td><td>-8,98</td><td>4,30</td><td>-4,68</td><td>-0,88</td><td>1,14</td><td>0,27</td></tr></tbody></table>

Note : effet d'apprentissage (EP), effet d'allocation (EA), contribution des entrées (EE), contribution des sorties (EX). La somme de la contribution des entreprises pérennes et de l'effet de destruction créatrice donne l'évolution de la productivité du secteur considéré. Le total correspond au taux de croissance en pourcentage des productivités sectorielles et du secteur marchand en pourcentage. Les valeurs associés aux éléments de la décomposition donnent leur contribution en points de pourcentage au taux de croissance du secteur concerné.

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

## Analyse des dynamiques de productivités sectorielles pendant la crise sanitaire

Le choc de la crise sanitaire de 2019-2020 a un impact négatif sur la plupart des secteurs mais certains ont été particulièrement touchés par les mesures sanitaires mises en place par le gouvernement. Parmi les secteurs les plus touchés, on retrouve le secteur de l'Hôtellerie & restauration dont la productivité chute de 37,8 %. Cette baisse s'explique presque entièrement par une chute
des performances productives internes des entreprises pérennes du secteur (-37,9pp). L'effet de destruction créatrice joue aussi négativement mais dans une moindre mesure (-3,8pp). De même, la productivité du secteur du Transport aérien chute de 152,3 %. Cette chute provient entièrement des entreprises pérennes. L'effet d'allocation contribue à la chute de la productivité du secteur pour 140,9pp tandis que l'effet d'apprentissage y concourt pour 18,3pp. Ces dynamiques soulignent à la fois la dégradation des performances productives des entreprises pérennes du secteur et de l'efficacité allocative. L'effet de destruction créatrice amortit la chute de la productivité de ce secteur avec une contribution positive de 6,9pp. La productivité du secteur des Transports chute aussi de 18,2pp. Cette chute provient à la fois de l'effet d'apprentissage (-9,3pp), de l'effet d'allocation des entreprises pérennes (-4,3pp) et de l'effet de destruction créatrice (-4,7pp). La productivité du secteur des Loisirs & autres services chute de 9,1 %. L'effet d'apprentissage rend entièrement compte de cette chute pour une contribution de -5,5pp. La productivité du secteur Manufacturier HT chute de -14,5 %. L'effet d'allocation des entreprises pérennes concourt pour -11,9pp tandis que l'effet d'apprentissage contribue pour 2,9pp. L'effet de destruction créatrice amortit légèrement cette baisse avec une contribution positive de 0,4pp.

Certains secteurs à haute intensité de qualification (voir le tableau 2.1) voient leur productivité croître au début de la crise. Ces évolutions sont principalement expliquées par des effets d'allocation et de destruction créatrice soulignant l'effet "assainissant" de la crise sanitaire pour ces secteurs. Les ressources se sont déplacées vers des entreprises plus productives dans ces secteurs. C'est notamment le cas des services TIC (0,5 %) et des services Scientifiques & techniques (2,8 %). Dans le cas des services TIC, l'effet d'apprentissage (0,5pp) et l'effet de destruction créatrice (0,2pp) contribuent positivement à l'évolution de la productivité du secteur. Du côté des services Scientifiques & techniques, c'est principalement l'effet d'allocation entre entreprises pérennes (7pp) qui contribue à la croissance de la productivité du secteur. L'effet de destruction créatrice joue lui aussi pour positivement pour 1,2pp. La productivité du secteur de l'Edition & diffusion augmente de 5,1 %. Comme pour les services Scientifiques & techniques, cette croissance provient d'abord de l'effet d'allocation (11,6pp) et de l'effet de destruction créatrice (2pp) dans une moindre mesure.

## Les effets de composition et des dynamiques de productivités sectorielles pendant la crise sanitaire

Le tableau 5.5 reporte les résultats de la dernière décomposition pour la période 2019-2020. Comme pour la période 2010-2019, on constate que l'évolution des productivités sectorielles est le principal déterminant de la chute de productivité du début de la crise. Cette composante capture la majorité de la chute de productivité pour -5,3pp. Cette chute provient principalement d'une dégradation des performances productives propres aux entreprises pérennes. L'effet d'allocation contribue aussi négativement mais dans une moindre mesure pour -0,4pp. L'effet de destruction créatrice contribue positivement mais seulement pour 0,1pp. Les changements de composition sectorielle amortissent la chute de la productivité agrégée en concourant positivement à son évolution
pour 0,9pp. L'activité économique s'est donc déplacée vers des secteurs relativement plus productifs. Cet effet de composition se retrouve aussi dans l'évolution de la productivité horaire du travail comme cela a été évoqué précédemment.

<table><caption>Table 5.5 – Décomposition de l'évolution de la productivité agrégée entre 2019 et 2020</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">Total</th><th colspan="2">Décomposition sectorielle</th><th colspan="3">Décomposition MP intrasectorielle</th></tr><tr><th>ÊC</th><th>ÊI</th><th>ÊP</th><th>ÊA</th><th>ÊC</th></tr></thead><tbody><tr><td>Manuf. HT</td><td>-5,19</td><td>-3,58</td><td>-1,61</td><td>-0,33</td><td>-1,33</td><td>0,04</td></tr><tr><td>Manuf. BT</td><td>1,54</td><td>1,74</td><td>-0,20</td><td>-0,58</td><td>0,34</td><td>0,04</td></tr><tr><td>Eau & Elect.</td><td>0,26</td><td>0,55</td><td>-0,29</td><td>-0,02</td><td>-0,26</td><td>0,00</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>0,06</td><td>0,05</td><td>0,00</td><td>0,00</td><td>0,00</td><td>0,01</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>9,31</td><td>9,00</td><td>0,31</td><td>0,07</td><td>0,14</td><td>0,10</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>-1,38</td><td>-1,21</td><td>-0,17</td><td>-0,62</td><td>0,36</td><td>0,09</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>2,93</td><td>3,03</td><td>-0,10</td><td>-0,32</td><td>0,14</td><td>0,09</td></tr><tr><td>Construction</td><td>0,61</td><td>1,08</td><td>-0,47</td><td>-0,61</td><td>0,18</td><td>-0,04</td></tr><tr><td>Transport</td><td>-2,00</td><td>-0,88</td><td>-1,12</td><td>-0,57</td><td>-0,26</td><td>-0,29</td></tr><tr><td>Serv. TIC</td><td>2,58</td><td>2,54</td><td>0,04</td><td>0,03</td><td>-0,01</td><td>0,02</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>-8,22</td><td>-7,14</td><td>-1,08</td><td>-1,33</td><td>0,38</td><td>-0,13</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>0,75</td><td>0,61</td><td>0,13</td><td>-0,23</td><td>0,31</td><td>0,05</td></tr><tr><td>Loisirs & Aut. Serv.</td><td>-1,89</td><td>-1,71</td><td>-0,18</td><td>-0,39</td><td>0,16</td><td>0,05</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>0,44</td><td>0,39</td><td>0,05</td><td>-0,10</td><td>0,13</td><td>0,02</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>-4,21</td><td>-3,58</td><td>-0,63</td><td>-0,08</td><td>-0,58</td><td>0,03</td></tr><tr><td>Secteur Marchand</td><td>-4,41</td><td>0,90</td><td>-5,31</td><td>-5,07</td><td>-0,31</td><td>0,07</td></tr></tbody></table>

Note : effet de composition (ÊC), effet intra-sectoriel (ÊI), effet d'apprentissage (ÊP), effet d'allocation (ÊA), effet de destruction créatrice (ÊC). Le total représente la contribution des différents secteurs à la croissance de la productivité du secteur marchand. Total = ÊC+ÊI et ÊI = ÊP+ÊA+ÊC. Les valeurs sont en points de pourcentages.

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

Ces résultats confirment ceux obtenus lorsque l'on considère l'économie marchande dans son ensemble (tableau 5.4). La chute de productivité du début de la crise sanitaire résulte avant tout d'une dégradation des performances internes aux entreprises pérennes. La chute de la demande et l'effet des restrictions sanitaires sur les processus de production entraînent une baisse de la production. La difficulté des entreprises à ajuster leur échelle de production entraine une dégradation des performances productives de ces entreprises. En outre, la crise a eu pour effet d'assainir le tissu productif à travers un effet de destruction créatrice positif mais très faible.

Cependant, il est notable que l'effet d'allocation sur l'ensemble du secteur marchand soit négatif lorsque l'on considère les changements de composition sectorielle alors qu'il est positif lorsqu'on les ignore (tableau 5.4). Cette contradiction souligne que l'amélioration de l'efficacité allocative du secteur marchand se manifeste à travers un déplacement de l'activité entre secteurs plutôt qu'au
sein des secteurs.

On observe également un effet d'apprentissage négatif assez répandu. La dégradation des performances productives internes aux entreprises pérennes apparaît dans la plupart des 15 secteurs. Certains secteurs gouvernent cet effet négatif : l'Hôtellerie & restauration (-1,3pp), la Construction (-0,6pp), le Transport (-0,6pp), les services Administratifs & de soutien (-0,6pp) et le Manufacturier BT (0,6pp). L'effet d'allocation négatif est, quant à lui, principalement expliqué par le Manufacturier HT (-1,3pp) et le Transport aérien (-0,6pp). Bien que quantitativement faible, la contribution positive des entrées et sorties d'entreprises à l'évolution de la productivité provient de la plupart des secteurs, mettant en évidence l'effet de destruction créatrice généré par la crise sanitaire. Les gains de productivité issus du changement de composition sectorielle de l'activité proviennent du déplacement de l'Hôtellerie & restauration (-7,1pp), l'activité du Manufacturier HT (-3,6pp), du Transport aérien (-3,6pp) vers le Commerce (9pp), les services Juridique & comptable (2,9pp) et les service TIC (2,6pp).

## Section 5.5. Conclusions

En conclusion, les gains de la productivité agrégée de la période 2010-2019 proviennent principalement d'une amélioration de l'efficacité allocative du marché. L'activité s'est déplacée vers des entreprises plus productives. Bien qu'une certaine hétérogénéité ressorte au niveau sectoriel, la productivité des secteurs dont la PGF croît est principalement tirée par l'amélioration de l'efficacité allocative propre à ces secteurs. Néanmoins, on observe une détérioration des performances productives internes des entreprises pérennes. Cette dégradation est principalement portée par le Manufacturier BT, la Construction et l'Hôtellerie & restauration. Enfin, l'évolution de la productivité agrégée sur cette période résulte principalement de dynamiques intrasectorielles de productivité plutôt que d'un changement de composition sectorielle de l'activité. L'évolution de la composition sectorielle de l'activité n'a pas eu d'incidence négative sur les gains de productivité.

Avec le début de la crise sanitaire, la productivité agrégée chute. Cette chute émane d'une profonde détérioration des performances productives internes des entreprises pérennes qui met en exergue la difficulté des entreprises à ajuster leur capacité de production au choc de demande et aux restrictions sanitaires imposées. Les dynamiques intrasectorielles de productivité expliquent la totalité de la chute de productivité du secteur marchand. En effet, la dégradation des performances productives propres aux entreprises s'observe dans la plupart de ces secteurs. Néanmoins, compte tenu de l'impact différencié de la crise et des mesures sanitaires, on observe un déplacement de l'activité vers des secteurs plus productifs en moyenne ce qui vient légèrement mitiger la chute de productivité du secteur marchand. En outre, la crise a eu un effet légèrement "assainissant" sur le tissu productif à travers les destructions créatrices.

Les évolutions futures de la productivité sont incertaines. Cependant, peu d'éléments laissent présager un rattrapage rapide de la productivité à son niveau d'avant crise. D'une part, la levée des restrictions sanitaires a permis un retour à la normale de l'activité, ce qui va améliorer méca-
niquement les performances productives internes aux entreprises. D'autre part, on s'attend aussi
à une résorption des effets de composition sectorielle une fois les mesures sanitaires levées au
cours des prochaines années ce qui impactera négativement la productivité. En outre, la capacité
d'adaptation organisationnelle des entreprises durant la crise engendrera probablement aussi des
gains de productivité. Par exemple, il se pourrait que le développement de la pratique du télétravail
impactera positivement la productivité des entreprises (Bergeaud et al., 2023), tout comme les
investissements réalisés en logistique et en numérisation de l'appareil productif entrepris pendant la
crise (Banque de France, 2022).

L'inquiétude demeure cependant en raison de la décroissance persistante des performances pro-
ductives internes des entreprises sur la période 2010-2020. Les gains de productivité du secteur
marchand ont été principalement tirés par une meilleure allocation des ressources plutôt que par
les performances internes des entreprises. Or cette dégradation pourrait être amplifiée par la crise
sanitaire. La mise en place massive d'aides de soutien aux entreprises par le gouvernement a permis
d'éviter un délitement du tissu productif résultant sur un faible niveau de défaillances d'entreprises.
Néanmoins, ces aides ont probablement aussi obstrué la réallocation des ressources vers les entre-
prises plus productives en maintenant en vie un plus grand nombre d'entreprises moins productives
(Guillou et al., 2023).

Enfin, des éléments récents sur l'évolution de l'environnement économique laissent présager une
dégradation des performances productives des entreprises. Les entreprises feront face à des difficul-
tés croissantes à ajuster leur capacité de production. Par exemple, les difficultés d'approvisionnement
et les tensions sur le marché du travail impacteront très certainement la capacité des entreprises à
ajuster leur processus de production aux évolutions de la demande (Dauvin, 2022; OFCE, 2022).
En outre, la politique monétaire restrictive menée par la Banque Centrale Européenne à travers la
montée des taux d'intérêt réduira l'accès au crédit des entreprises alors qu'elles sortent de la crise
plus endettées (Banque de France, 2023). Les effets sur la productivité d'une telle politique sont
ambigus (Aghion et al., 2018). D'une part, une dégradation de l'accès au crédit réduit la capacité
des entrepreneurs à innover affectant ainsi négativement les performances productives internes des
entreprises. D'autre part, cette détérioration de l'accès au crédit peut accélérer la sortie du marché
des entreprises les moins productives et potentiellement offrir des opportunités à de nouvelles en-
treprises plus performantes et innovantes entraînant ainsi une amélioration de l'efficacité allocative.
Enfin, la nécessité de la transition écologique offre de nouvelles opportunités économiques mais
impose aussi aux entreprises de s'adapter à de nouvelles contraintes qui ne manqueront pas de
marquer le tissu productif dans les prochaines années (Pisani-Ferry et Mahfouz, 2023).
## Encadré 2.1 : Estimation de la PGF selon Wooldridge (2009)

L'efficacité productive d'une entreprise mesure la capacité d'une entreprise à produire tout en utilisant efficacement les ressources à sa disposition. La productivité globale des facteurs (PGF) offre une mesure de l'efficacité productive. Dans cette étude, la mesure de la PGF repose sur la méthode de Wooldridge (2009) qui est une extension de celle de Levinsohn et Petrin (2003) (LP). Elle s'obtient à partir de l'estimation d'une fonction de production qui capture la manière dont des facteurs de production se combinent pour produire des biens et services. Dans cette étude, l'estimation de la PGF repose sur celle d'une fonction Cobb-Douglas :

$$y_{i,t} = \alpha_0 + \alpha_I I_{i,t} + \alpha_K k_{i,t} + \varepsilon_{i,t}$$

$$\varepsilon_{i,t} = \varphi_{i,t} + \eta_{i,t}.$$

avec $y_{i,t}$ le logarithme de la production de l'entreprise mesurée par la valeur ajoutée et $I_{i,t}$ le logarithme des heures de travail et $k_{i,t}$ le logarithme du capital. Les paramètres $\alpha_I$ et $\alpha_K$ représentent les élasticités de la production au travail et au capital. Aucune restriction n'est émise concernant les rendements d'échelles de la fonction de production. Le terme erreur $\varepsilon_{i,t}$ capture à la fois le logarithme de la productivité $\varphi_{i,t} = \log(pgf_{i,t})$ et un terme d'erreur i.i.d. $\eta_{i,t}$.

La différence entre ces deux termes provient de leur impact sur les décisions des entreprises. La productivité est une variable d'état. Par conséquent, elle affecte les règles de décision de l'entreprise contrairement au second terme. Toutefois, la productivité est une variable non-observée au sens où l'économètre ne dispose pas de données dessus. Ce problème de variable non-observée engendre un biais de simultanéité (Griliches et Mairesse, 1995). Les entreprises décident de leurs facteurs de production en connaissance de leur niveau de productivité. Le choix des intrants de production est donc corrélé avec les chocs de productivité observés par l'entreprise mais pas par l'économètre. Par conséquent, une régression par les Moindre Carrés Ordinaires (MCO) des facteurs de production (en logarithme) sur la production (en logarithme) ne permet pas d'identifier les paramètres de la fonction production à cause des différences de caractéristiques d'entreprises non observables. Les paramètres estimés seraient alors biaisés.

Levinsohn et Petrin (2003) proposent une solution semi-paramétrique au problème de biais de simultanéité inspirée de celle de Olley et Pakes (1996a) (OP). La stratégie d'identification repose sur une variable de substitution (proxy) pour recouvrer la productivité non-observable. Cette variable permet d'exprimer la variable inobservée uniquement en fonction de variables observables. Elle a pour objectif de purger le terme d'erreur de la partie corrélée avec les facteurs de production en éliminant les variations rattachées au terme de productivité. Spécifiquement, les auteurs utilisent la quantité de biens intermédiaires (en particulier l'électricité, le fuel et les matériaux) comme variable de substitution. Ils supposent que la demande pour l'intrant intermédiaire $m_{i,t}$ est supposée dépendre des variables d'état de l'entreprise, c'est-à-dire de sa productivité et de son stock de capital

$$m_{i,t} = m(\varphi_{i,t}, k_{i,t}).$$
Une hypothèse supplémentaire est émise : la fonction de demande des facteurs intermédiaires est une fonction *strictement monotone*. Le stock de consommations intermédiaires est une fonction croissante de la productivité conditionnellement aux valeurs du stock de capital. Ainsi, lorsque la productivité augmente, la production augmente ce qui nécessite un accroissement de la consommation d'énergie et de biens intermédiaires. Cette restriction permet d'utiliser la forme inversée de la fonction pour retrouver le niveau de productivité de l'entreprise. En conséquence, la productivité de l'entreprise dépend uniquement de variables observables qui sont le capital et les biens intermédiaires

$$ \varphi_{i,t} = \varphi(m_{i,t}, k_{i,t}). $$

La fonction de production s'exprime alors en utilisant la fonction inverse de demande d'intrants intermédiaires

$$ y_{i,t} = \alpha_I l_{i,t} + \phi(m_{i,t}, k_{i,t}) + \eta_{i,t} $$

$$ \phi(m_{i,t}, k_{i,t}) = \alpha_0 + \alpha_k k_{i,t} + \varphi(m_{i,t}, k_{i,t}). $$

Cette solution au problème du biais de simultanéité s'inspire de celle proposée par Olley et Pakes (1996a) qui utilisent le niveau d'investissement de l'entreprise comme variable de substitution plutôt que les intrants intermédiaires. Cependant, Levinsohn et Petrin (2003) remarquent que de nombreuses entreprises ont un niveau d'investissement nul. En effet, l'investissement est ajusté de manière discrète dans les données microéconomiques d'entreprises. Cette variable ne répond pas pleinement aux chocs de productivité. Les coûts d'ajustements peuvent prohiber l'investissement de pleinement répondre aux chocs de productivité. Par conséquent, les observations pour lesquelles les entreprises ne réalisent aucun investissement ne seront pas prises en compte dans la procédure d'estimation sachant que la condition de monotonicité ne s'applique pas.

En pratique, l'estimation de la productivité de la méthode LP repose sur deux étapes principales. La première consiste à obtenir une estimation du paramètre d'élasticité $\alpha_I$ et de la fonction $\phi(m_{i,t}, k_{i,t})$. Elles s'obtiennent en estimant la fonction de production par MCO en approximant la fonction $\phi(m_{i,t}, k_{i,t})$ par une fonction polynomiale. La seconde étape consiste à obtenir une estimation du paramètre d'élasticité $\alpha_k$ et de la productivité $\omega_{i,t}$. En partant de l'estimation de la fonction $\phi(m_{i,t}, k_{i,t})$ et en supposant que la productivité suit un processus de Markov, i.e. $\varphi_{i,t} = E[\varphi_{i,t} | \varphi_{i,t-1}] + \xi_{i,t}$, on obtient une estimation du paramètre d'élasticité $\alpha_k$ et de la productivité $\varphi_{i,t}$ en exploitant des méthodes itératives d'optimisation.

Certaines limites affectent ces méthodes et motivent l'utilisation de la méthode de Wooldridge (2009). Les méthodes OP et LP supposent qu'il existe au moins un intrant flexible qui peut être ajustée sans coût et qui réagira immédiatement aux chocs. Cependant, comme l'ont souligné Ackerberg et al. (2015), pour que le coefficient d'élasticité associé au travail soit identifiable dans la première étape de l'estimation de LP, il est nécessaire que la variabilité du travail soit indépendante de la variable de substitution (l'investissement pour OP ou consommations intermédiaires pour LP). Si ce n'est pas le cas, le coefficient du travail sera alors parfaitement colinéaire lors de l'estimation de la première étape et ne sera donc pas identifiable. Dans le cas de la méthode LP, étant donné que le travail et les consommations intermédiaires sont choisis simultanément, cela implique que l' travail et les matériaux sont tous deux choisis en fonction de la productivité et du capital, i.e. $m_{i,t} = m_t(\varphi_{i,t}, k_{i,t})$ et $l_{i,t} = l_t(\varphi_{i,t}, k_{i,t})$. Par conséquent, le travail et les intrants intermédiaires dépendent des mêmes variables d'état. En utilisant la condition d'inversibilité de LP, on obtient $l_{i,t} = l_t(h(m_{i,t}, k_{i,t}), k_{i,t})$. Ainsi, un problème de colinéarité se pose lors de l'estimation de la première étape, où le travail apparaît à la fois comme une variable libre et dans l'approximation polynomiale.
Wooldridge (2009) propose de résoudre les problèmes associés aux méthodes OP et LP en remplaçant la procédure d'estimation en deux étapes par une procédure d'estimation en une étape basée sur la Méthode des Moments Généralisés. Cette approche présente deux avantages. D'une part, elle résout le problème potentiel d'identification mis en évidence par Ackerberg et al. (2015) dans la première étape. D'autre part, elle permet d'obtenir facilement des erreurs-types robustes, prenant en compte à la fois les problèmes de corrélation sérielle et d'hétéroscédasticité.
## Encadré 2.2 : Décomposition de l'évolution de la productivité

L'analyse des gains de productivité repose sur la décomposition de Melitz et Polanec (2015) - décomposition MP par la suite. Elle mesure la contribution des entreprises pérennes, entrantes et sortantes à l'évolution de la productivité agrégée. Elle étend la décomposition statique développée par Olley et Pakes (1996b) en prenant en compte la dynamique des entrées et sorties d'entreprises. La productivité agrégée $\Phi_t$ d'une économie à la date t s'écrit comme la somme pondérée de la productivité des entreprises

$$ \Phi_t = \sum_i \omega_{i,t} \varphi_{i,t} $$

avec $\omega_{i,t}$ la part de marché d'une entreprise i en t et $\varphi_{i,t} = \log(pg_{i,t})$ le logarithme de sa productivité. Dans cette étude, $\varphi_{i,t}$ est estimée selon la méthode de Wooldridge (2009) tandis que le pondérations associées correspondent aux parts dans la valeur ajoutée. Olley et Pakes (1996b) décomposent cette indicateur en deux composantes

$$ \Phi_t = \bar{\varphi}_t + \left[ \sum_i (\omega_{i,t} - \bar{\omega}_t)(\varphi_{i,t} - \bar{\varphi}_t) \right]. $$

avec $\bar{x}_t$ la moyenne non pondérée de x. La première composante correspond à la moyenne non pondérée de la productivité des entreprises. Elle reflète le niveau de productivité des entreprises. La seconde capture l'allocation des parts de marché entre les entreprises. Ce terme est positif lorsque les entreprises qui ont une productivité supérieure à la moyenne ont une part de marché supérieure à la moyenne. A partir de cette dernière équation, on décompose l'évolution de la productivité agrégée en deux éléments

$$ \Delta\Phi = \Delta\bar{\varphi} + \Delta\left[\sum_i (\omega_i - \bar{\omega})(\varphi_i - \bar{\varphi})\right]. $$

Le premier correspond à l'effet d'apprentissage (EP) qui capture la contribution de l'évolution de la productivité propre aux entreprises à structure de marché fixe. Il mesure les performances productives internes des entreprises. Le second correspond à l'effet d'allocation (EA) qui mesure la contribution des déplacements des parts de marché entre entreprises.

Cette première décomposition de l'évolution de la productivité agrégée ne prend pas en compte la dynamique des entrée et sorties d'entreprises. Melitz et Polanec (2015) proposent d'augmenter la décomposition précédant pour prendre en compte cette dynamique. A chaque période t, les entreprises sont classifiées en trois catégories : pérennes (S), entrantes (E) et sortantes (X). On définit par $\omega_{G,t} = \sum_{i \in G} \omega_{i,t}$ la part de marché des entreprises de la catégorie G et $\Phi_{G,t} = \sum_{i \in G} \frac{\omega_{i,t}}{\omega_{G,t}} \varphi_{i,t}$ la productivité moyenne des entreprises de la catégorie G. La productivité agrégée de la période initiale et finale considérée s'écrivent respectivement

$$ \begin{aligned} \Phi_1 &= \omega_{S,1}\Phi_{S,1} + \omega_{X,1}\Phi_{X,1} \\ &= \Phi_{S,1} + \omega_{X,1}(\Phi_{X,1} - \Phi_{S,1}) \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned} \Phi_2 &= \omega_{S,2}\Phi_{S,2} + \omega_{E,2}\Phi_{E,2} \\ &= \Phi_{S,2} + \omega_{E,2}(\Phi_{E,2} - \Phi_{S,2}) \end{aligned} $$

La variation de la productivité agrégée $\Delta\Phi = \Phi_2 - \Phi_1$ s'écrit

$$ \Delta\Phi = \underbrace{(\Phi_{S,2} - \Phi_{S,1})}_{\text{Pérennes}} + \underbrace{\omega_{E,2}(\Phi_{E,2} - \Phi_{S,2})}_{\text{Entrantes}} + \underbrace{\omega_{X,1}(\Phi_{S,1} - \Phi_{X,1})}_{\text{Sortantes}} $$
L'équation précédente décompose les gains de productivité en trois composantes. La première composante mesure la contribution des entreprises pérennes aux gains de productivité tandis que la seconde et troisième composantes mesurent respectivement la contribution des entreprises entrantes et sortantes. Ainsi, les entreprises pérennes contribuent positivement à la productivité agrégée si leur productivité moyenne croît entre deux périodes. Les entreprises entrantes contribuent positivement à la variation de la productivité agrégée si leur productivité moyenne est plus élevée que celle des entreprises pérennes de la même période. Enfin, les entreprises sortantes contribuent positivement à l'évolution de la productivité agrégée si leur productivité moyenne est inférieure à la productivité moyenne des entreprises pérennes de la même période. La contribution des entreprises pérennes est ensuite décomposée pour retrouver les deux éléments de la décomposition statique d'Olley et Pakes (1996b).

$$
\Delta\Phi = \underbrace{\Delta\bar{\varphi}_S}_{\text{Effet d'apprentissage}} + \Delta\left[ \underbrace{\sum_{i\in S}(\omega_i - \bar{\omega}_S)(\varphi_i - \bar{\varphi}_S)}_{\text{Effet d'allocation}} \right] + \underbrace{\omega_{E,2}(\Phi_{E,2} - \Phi_{S,2}) + \omega_{X,1}(\Phi_{S,1} - \Phi_{X,1})}_{\text{Effet de destruction créatrice}}
$$

avec $\bar{\varphi}_{S,t} = \frac{1}{N_{S,t}} \sum_{i \in S} \varphi_{i,t}$ la moyenne non pondérée de la productivité des entreprises pérennes, $N_{S,t}$ le nombre d'entreprises pérennes en $t$ et $\bar{\omega}_{S,t}$ leur part de marché moyenne. Le premier terme mesure la contribution de l'évolution de la productivité des entreprises pérennes à structure de marché fixe (effet d'apprentissage, EP) tandis que le second terme mesure la contribution des déplacements des parts de marché entre entreprises pérennes (effet d'allocation, EA). La somme des contributions des entrées (EE) et sorties (EX) d'entreprises correspond à l'effet de destruction créatrice (CD). Il détermine dans quelle mesure les déplacements de ressources issus des entrées et sorties d'entreprises contribuent aux gains de productivité.

Afin de prendre en compte les changements de composition sectoriels, la décomposition
MP est augmentée (Autor et al., 2020). La productivité agrégée est réécrite comme
une moyenne pondérée des productivités sectorielles

$$
\Phi_t = \sum_{k \in K} \omega_{k,t} \Phi_{k,t}.
$$

avec $K$ l'ensemble des secteurs, $\Phi_{k,t} = \sum_{i \in K} \omega_{i,t} \varphi_{i,t}$ la moyenne pondérée de la productivité des entreprises du secteur $k$ et $\omega_{k,t} = \sum_{i \in K} \omega_{i,t}$ la part de marché du secteur $k$ dans le total de l'économie considérée. La variation de la productivité agrégée se décompose alors en deux éléments

$$
\Delta\Phi = \underbrace{\sum_{k \in K} \bar{\Phi}_k \Delta\omega_k}_{\text{Effet de composition}} + \underbrace{\sum_{k \in K} \bar{\omega}_k \Delta\Phi_k}_{\text{Effet Intra-sectoriel}}
$$

avec $\bar{\omega}_k = (\omega_{k,2} + \omega_{k,1})/2$ la moyenne temporelle de la part de marché du secteur $k$ et de manière équivalente $\bar{\omega}_k$ la moyenne temporelle de la productivité du secteur $k$. Le premier terme correspond à l'effet de composition ($\overline{EC}$) et capture la contribution du changement de composition sectoriel de l'économie. Le second correspond à l'effet intra-sectoriel ($\overline{EI}$) et mesure la contribution des variations des productivités intra-sectorielles. En appliquant la décomposition MP à chaque secteur, on a obtient la contribution des entreprises pérennes, entrantes et sortantes au sein de chaque secteur $k$.
$$ \Delta\Phi_k = \Delta\bar{\varphi}_{S,k} + \Delta\left[\sum_{i\in S}(\omega_{i,k} - \bar{\omega}_{S,k})(\varphi_{i,k} - \bar{\varphi}_{S,k})\right] \\ + \omega_{E,k,2}(\Phi_{E,k,2} - \Phi_{S,k,2}) + \omega_{X,k,1}(\Phi_{S,k,1} - \Phi_{X,k,1}). $$

En substituant l'équation précédente dans l'équation de décomposition sectorielle, on obtient une nouvelle expression de la variation de la productivité agrégée.

$$ \Delta\Phi = \sum_{k \in K} \bar{\Phi}_k \Delta\omega_k \quad (1) $$

$$ + \sum_{k \in K} \bar{\omega}_k \Delta\bar{\varphi}_{S,k} \quad (2) $$

$$ + \sum_{k \in K} \bar{\omega}_k \Delta \left[ \sum_{i \in S} (\omega_{i,k} - \bar{\omega}_{S,k})(\varphi_{i,k} - \bar{\varphi}_{S,k}) \right] \quad (3) $$

$$ + \sum_{k \in K} \bar{\omega}_k \omega_{E,k,2}(\Phi_{E,k,2} - \Phi_{S,k,2}) \quad (4) $$

$$ + \sum_{k \in K} \bar{\omega}_k \omega_{X,k,1}(\Phi_{S,k,1} - \Phi_{X,k,1}) \quad (5) $$

Finalement, on obtient la décomposition des gains de productivité prenant en compte les changements de structure sectoriels, les dynamiques propres aux entreprises pérennes ainsi que les dynamiques d'entrées et sorties d'entreprises. Le premier terme capture la contribution des changements de composition sectorielle (effet de composition, $\tilde{EC}$). Tandis que les quatre termes suivant mesurent la contribution des variations de productivités sectorielles (effet intra-sectoriel, $\tilde{EI}$). Le deuxième terme mesure la contribution des performances productives internes des entreprises pérennes d'un même secteur (effet d'apprentissage, $\tilde{EP}$) tandis que le troisième terme capture les déplacements des parts de marché entre les entreprises pérennes d'un même secteur (effet d'allocation, $\tilde{EA}$). Les deux derniers termes mesurent respectivement la contribution des entrées et des sorties d'entreprises au sein d'un même secteur. La somme de ces deux derniers effets donne l'effet net des entrées et sorties (effet de destruction créatrice, $\tilde{CD}$).
Conclusion du rapport

Devant les enjeux à venir que sont l'urgence climatique et la nécessité d'absorber, de partager et diffuser le progrès technique, la connaissance de l'état du tissu productif est indispensable pour mesurer ses capacités à embrasser les investissements qui vont être nécessaires pour relever ces défis.

Au cours de la dernière décennie, le tissu productif marchand a poursuivi sa tertiarisation sans évincer l'industrie de haute technologie. La tertiarisation est gouvernée par les services aux entreprises et on doit le déclin de la part du secteur manufacturier dans la valeur ajoutée marchande au manufacturier basse technologie. Parmi les services aux entreprises, ce sont ceux à contenu numérique et technologique élevé qui se distinguent en matière de croissance de la valeur ajoutée, de personnel qualifié, d'investissement et d'exportations. Alors que ces services deviennent plus concurrentiels sur la décennie, le manufacturier de haute technologie se concentre fortement et gouverne la concentration du secteur marchand par la croissance des parts de ses plus grandes entreprises.

L'industrie se démarque par un niveau et des gains de productivité élevés mais une vue d'ensemble du tissu productif permet de comprendre que les services sont également une source de création d'emplois et de valeur. Cela est notamment visible à travers la croissance du secteur des Services TIC qui a été particulièrement dynamique en création d'entreprises, en emploi, en valeur ajoutée mais aussi en matière d'investissement ou de productivité.

La productivité globale des facteurs, qui mesure la diffusion du progrès technique, croît de manière modérée. Les gains de productivité proviennent plus des réallocations de l'activité vers les entreprises les plus productives que d'une amélioration de l'efficacité productive interne des entreprises pérennes, ce qui interroge sur la pérennité de la croissance à long terme. La première année de la crise sanitaire a eu des effets très différenciés selon les secteurs. Elle a notamment accentué la divergence entre les services à fort contenu technologique et l'industrie.

La menace de la stagnation séculaire, qui a été fortement débattue depuis Gordon (2015), n'est pas assez forte pour que la détérioration de l'environnement et du climat qu'entraîne les activités économiques ne nous oblige à penser l'adaptation du système productif à l'urgence climatique.

Si l'impératif climatique est incontestable, les modalités de mobilisation du système productif sont encore à l'essai. Car indéniablement, c'est par la mobilisation du système productif que l'atteinte des objectifs climatiques se réalisera. Or en économie de marché, la planification écologique doit faire face à des réalités complexes et des vitesses d'ajustement différenciés et prendre en compte les conséquences en cascade sur l'ensemble des filières et du tissu productif des nouvelles
règles environnementales dans un contexte de concurrence internationale.

L'industrie est responsable d'environ 20% des émissions de Co2, mais c'est par le changement du système productif que seront modifiés les moyens de transport, l'habitation, les matériaux de construction, les moyens de chauffage, les chaînes valeurs et le transport maritime. Il ne faut pas négliger non plus que davantage de services, notamment ceux des technologies de l'information et des communications vont devoir intégrer la contrainte climatique. Le système productif sera le pôle de diffusion au reste de l'économie de cette contrainte.

Comme le soulignent Gaffard et Martin (2023), "la transition écologique et solidaire suppose et appelle de considérables investissements publics et privés" et [qui] "impliquent un certain "état" de l'économie pour intervenir et être efficaces."

La compréhension des interactions des acteurs au sein du tissu productif est donc indispensable pour la définition de politiques industrielles vertes et plus généralement les politiques de lutte contre le changement climatique efficaces. Notre prochaine édition tentera de mieux appréhender l'intégration par le système productif de l'urgence climatique.
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# Annexe A

## Données et Classes d'entreprises

### Section A.1. Données et population des entreprises

Nous utilisons les données ESANE-FARE qui sont issues des déclarations fiscales des entreprises, Partant d'une population totale d'entreprises de plus entre 3 et 4 millions d'unités légales par an, nous restreignons la population conditionnellement à certains secteurs et nous excluons les auto-entrepreneurs. Nous renvoyons à l'encadré sur les auto-entrepreneurs pour une vision plus exhaustive de la démographie des entreprises toutes tailles confondues.

Nous excluons les secteurs principalement non-marchands comme l'enseignement et la santé ainsi que deux secteurs imparfaitement couverts par ces données que sont l'agriculture et la finance, Nous supprimons donc les secteurs A (agriculture), K (Finance), Q (Santé), P (Enseignement), O (Administration) et L (Immobilier). Nous nous séparons de ce dernier secteur notamment en raison de la présence des sociétés civiles immobilières dont les objectifs diffèrent des logiques productives En 2019, nous observons 1,95 millions d'entreprises. Cette population représente une valeur ajoutée totale de 1052 milliards d'euros soit 85 % de la valeur ajoutée de la population de départ brute de FARE 2019.

Pour la table 3 sur l'emploi, nous utilisons aussi les données DADS.
Pour la table 4 sur l'exposition internationale, nous utilisons les données des douanes (DGDDI).

### Section A.2. Classification des entreprises

#### Taille des entreprises au sens de la Loi de Modernisation des Entreprises

La loi de Modernisation de l'Économie de 2009 rassemble sous l'intitulé d'"entreprise" plusieurs unités légales dont les activités économiques sont associées autour d'une stratégie unique. Le regroupement des entreprises par taille s'appuie sur le nombre de personnes qu'elles emploient (en équivalent temps plein),<fnref n="1" />

<footnote n="1">1. Le regroupement s'appuie également sur deux autres critères qui sont le chiffre d'affaires et le total du bilan. Nous renvoyons le lecteur au décret No, 2008-1354 de décembre 2008, qui précise ces critères ; https://www.legifrance.gouv, fr/loda/id/JORFTEXT000019961059.</footnote>
Les Grandes entreprises (GE) correspondent aux entreprises de plus de 5000 employés et dont le chiffre d'affaires total est supérieur à 15 milliards d'euros. Les entreprises de taille intermédiaire (ETI) ont entre 250 et 4999 employés et moins de 50 millions de chiffres d'affaires. Les Petites et Moyennes entreprises 5PME) ont entre 10 et 249 salariés et moins de 50 millions d'euros de chiffre d'affaires. Les Très Petites entreprises (TPE) ont moins de 10 salariés et moins de 2 millions d'euros de chiffre d'affaires. Par exemple, une entreprise de moins de 10 employés mais ayant plus de 2 millions de chiffre d'affaires sera classé dans les PME.

## Secteurs

Les regroupements de secteurs se fondent sur la classification sectorielle à deux chiffres (A88) ainsi que sur des regroupements pertinents au regard i) du contenu en R&D et ii) de la similitude des fonctions de production,

Le choix des découpages sectoriels tient à la nécessité de singulariser des dynamiques de productivité par secteur pour mieux appréhender la dynamique de la productivité agrégée,

Selon la classification des secteurs de l'OCDE, la part de la R&D dans la valeur ajoutée permet de ranger les secteurs dans la catégories HT ou BT. Nous avons deux grandes catégories pour le manufacturier : haute technologie (HT) et basse technologique(BT). Ce qui implique que la classe de "moyenne technologie" est partagée entre les 2. Il faut reconnaître que cette distinction est parfois excessive surtout pour ce qui concerne les entreprises classées dans le manufacturier "basse technologie", car même dans ces secteurs, des entreprises peuvent clairement se distinguer par des processus et des produits innovants qui les placeraient dans une situation élevée d'avantage compétitif.

Afin de comprendre les interdépendances entre les classifications, on donne les valeurs moyennes des intensités numériques et énergétiques par secteur ainsi que la part des ETI en nombre d'entreprises.

Le tableau A.1 présente les composantes en a88 de nos groupes de secteurs. Les services aux entreprises regroupent les services administratifs et de soutien, les services juridiques Comptabilité & management ; les services TIC et les services Services Scientifiques & Techniques (dt R&D). Les services à la personne sont dans le secteur de la santé — que nous avons exclu car n'étant pas principalement marchand — les services d'Activités sociales, art et loisir et le Commerce. Certains secteurs de services comme le transport ou encore la construction sont à destination à la fois des entreprises et des ménages.
## Intensité numérique

Pour estimer l'intensité numérique des entreprises on recourt à la métrique des compétences numériques au sein des entreprises via l'emploi de travailleurs dont les professions sont associées à une tâche informatique, numérique ou relevant des télécommunications, On utilise donc la base des DADS afin de connaître la catégorie de profession des salariés dans chaque entreprise,

Les codes PCS retenus sont donnés dans le tableau suivant, ainsi que leur présence de la population active totale et dans la population active numérique totale de l'année 2019 et 2020,

<table><caption>Table A.2 – Professions numériques</caption><thead><tr><td>Code</td><td>Libellé de la profession</td></tr></thead><tbody><tr><td>388A</td><td>Ingénieurs et cadres d'étude, recherche et développement en informatique</td></tr><tr><td>388B</td><td>Ingénieurs et cadres d'administration, maintenance, support et services aux utilisateurs en informatique</td></tr><tr><td>388C</td><td>Chefs de projets informatiques, responsables informatiques</td></tr><tr><td>388D</td><td>Ingénieurs et cadres technico-commerciaux en informatique et télécommunications</td></tr><tr><td>388E</td><td>Ingénieurs et cadres spécialistes des télécommunications</td></tr><tr><td>478A</td><td>Techniciens d'étude et de développement en informatique</td></tr><tr><td>478B</td><td>Techniciens de production, d'exploitation en informatique</td></tr><tr><td>478C</td><td>Techniciens d'installation, de maintenance, support et services aux utilisateurs en informatique</td></tr><tr><td>478D</td><td>Techniciens des télécommunications et de l'informatique des réseaux</td></tr><tr><td>544A</td><td>Employés et opérateurs d'exploitation en informatique</td></tr></tbody></table>

Source : classification PCS-ESE 2003,

On obtient une intensité numérique par entreprise qui rapport les emplois numériques en ETP au total des emplois ETP. Une entreprise peut changer de classe chaque année. Pour les entreprises non renseignées, parce qu'on ne les retrouve pas dans DADS par exemple, on affecte l'intensité numérique moyenne des entreprises de son groupe de taille et de son code NAF (si insuffisant de son code A88).

Ensuite on classe les entreprises non pas par quintile (car les premiers quintiles vont être à zéro) mais selon des intervalles de pourcentage en trois classes C1, C2, C3 : 0, [0,25 %], [25 %, +[

## Intensité électrique

En l'absence de données sur les dépenses d'électricité par entreprise au-delà de l'industrie, nous sommes contraints de procéder avec quelques simplifications. Tout d'abord afin d'avoir une mesure de l'intensité énergétique homogène et indépendante de la fonction de production, nous considérons les dépenses d'électricité des entreprises et non leur dépense en intrant énergétique. Nous disposons des dépenses d'électricité en MWh par année et secteur au niveau a88 (2-chiffres) à partir des données d'ENEDIS, soit $E^s$. On suppose que chaque entreprise, i, consomme une proportion vraie $\alpha_v^i$ de ce montant sectoriel tel que :

$$E_v^i = \alpha_v^i \times E^s$$

Nous allons approcher $\alpha_v^i$ qui nous est inconnu en utilisant la variable du compte d'exploitation qui inclut les dépenses d'électricité, autachai, Nous distribuons les volumes sectoriels en 2019 par entreprise en utilisant
<table><caption>Table A.1 – Liste des regroupements de secteurs</caption><thead><tr><th>Secteurs</th><th>Composantes</th><th>Intitulé</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="8">Manufacturier HT</td><td>20</td><td>Industrie chimique</td></tr><tr><td>21</td><td>Industrie pharmaceutique</td></tr><tr><td>26</td><td>Fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques</td></tr><tr><td>27</td><td>Fabrication d'équipements électriques</td></tr><tr><td>28</td><td>Fabrication de machines et équipements n.c.a.</td></tr><tr><td>29</td><td>Industrie automobile</td></tr><tr><td>30</td><td>Fabrication d'autres matériels de transport</td></tr><tr><td rowspan="15">Manufacturier BT</td><td>10</td><td>Industries alimentaires</td></tr><tr><td>11</td><td>Fabrication de boissons</td></tr><tr><td>12</td><td>Fabrication de produits à base de tabac</td></tr><tr><td>13</td><td>Fabrication de textiles</td></tr><tr><td>14</td><td>Industrie de l' habillement</td></tr><tr><td>15</td><td>Industrie du cuir et de la chaussure</td></tr><tr><td>16</td><td>Trav. bois ; fab. art. bois liège (sf mbles), vannerie & sparterie</td></tr><tr><td>17</td><td>Industrie du papier et du carton</td></tr><tr><td>18</td><td>Imprimerie et reproduction d'enregistrements</td></tr><tr><td>19</td><td>Cokéfaction et raffinage</td></tr><tr><td>22</td><td>Fabrication de produits en caoutchouc et en plastique</td></tr><tr><td>23</td><td>Fabrication d'autres produits minéraux non métalliques</td></tr><tr><td>24</td><td>Métallurgie</td></tr><tr><td>25</td><td>Fabric. produits métalliques, sf machines & équipements</td></tr><tr><td>31</td><td>Fabrication de meubles</td></tr><tr><td>32</td><td>Autres industries manufacturières</td></tr><tr><td>33</td><td>Réparation et installation de machines et d'équipements</td></tr><tr><td rowspan="5">Eau& Elect.</td><td>35</td><td>Production et distribution d'électricité, de gaz, de vapeur et d'air conditionné</td></tr><tr><td>36</td><td>Captage, traitement et distribution d'eau</td></tr><tr><td>37</td><td>Collecte et traitement des eaux usées</td></tr><tr><td>38</td><td>Collecte, traitement et élimination des déchets ; récupération</td></tr><tr><td>39</td><td>Dépollution et autres services de gestion des déchets</td></tr><tr><td rowspan="5">Ind. Extract.</td><td>5</td><td>Extraction de houille et de lignite</td></tr><tr><td>6</td><td>Extraction d'hydrocarbures</td></tr><tr><td>7</td><td>Extraction de minerais métalliques</td></tr><tr><td>8</td><td>Autres industries extractives</td></tr><tr><td>9</td><td>Services de soutien aux industries extractives</td></tr><tr><td rowspan="3">Commerce</td><td>45</td><td>Commerce et réparation d'automobiles et de motocycles</td></tr><tr><td>46</td><td>Commerce de gros, à l'exception des automobiles et des motocycles</td></tr><tr><td>47</td><td>Commerce de détail, à l'exception des automobiles et des motocycles</td></tr><tr><td rowspan="8">Serv. Admin, & Soutien</td><td>77</td><td>Activités de location et location-bail</td></tr><tr><td>78</td><td>Activités liées à l'emploi</td></tr><tr><td>79</td><td>Activ. agences voyage, voyagistes, serv. résa. & activ. connexes</td></tr><tr><td>80</td><td>Enquêtes et sécurité</td></tr><tr><td>81</td><td>Services relatifs aux bâtiments et aménagement paysager</td></tr><tr><td>82</td><td>Activ. administratives & autres activ. soutien aux entreprises</td></tr></tbody></table>
<table><tbody><tr><td rowspan="3">Serv. Jurid. & Compta.</td><td>69</td><td>Activités juridiques et comptables</td></tr><tr><td>70</td><td>Activités des sièges sociaux; conseil de gestion</td></tr><tr><td>71</td><td>Activ. architecture & ingénierie; contrôle & analyses techniques</td></tr><tr><td rowspan="3">Construction</td><td>41</td><td>Construction de bâtiments</td></tr><tr><td>42</td><td>Génie civil</td></tr><tr><td>43</td><td>Travaux de construction spécialisés</td></tr><tr><td rowspan="4">Transport</td><td>49</td><td>Transports terrestres et transport par conduites</td></tr><tr><td>50</td><td>Transports par eau</td></tr><tr><td>52</td><td>Entreposage et services auxiliaires des transports</td></tr><tr><td>53</td><td>Activités de poste et de courrier</td></tr><tr><td rowspan="3">Serv. TIC</td><td>61</td><td>Télécommunications</td></tr><tr><td>62</td><td>Programmation, conseil et autres activités informatiques</td></tr><tr><td>63</td><td>Services d'information</td></tr><tr><td rowspan="2">Hotellerie & Restaur.</td><td>55</td><td>Hébergement</td></tr><tr><td>56</td><td>Restauration</td></tr><tr><td rowspan="3">Edition & Diffusion</td><td>58</td><td>Édition</td></tr><tr><td>59</td><td>Prod. films cinémat. vidéo & prog.TV; enrg. sonore & éd. musicale</td></tr><tr><td>60</td><td>Programmation et diffusion</td></tr><tr><td rowspan="7">Loisirs & Aut. Serv.</td><td>90</td><td>Activités créatives, artistiques et de spectacle</td></tr><tr><td>91</td><td>Bibliothèques, archives, musées et autres activités culturelles</td></tr><tr><td>92</td><td>Organisation de jeux de hasard et d'argent</td></tr><tr><td>93</td><td>Activités sportives, récréatives et de loisirs</td></tr><tr><td>95</td><td>Réparation d'ordinateurs et de biens personnels et domestiques</td></tr><tr><td>96</td><td>Autres services personnels</td></tr><tr><td>72</td><td>Recherche-développement scientifique</td></tr><tr><td rowspan="4">Serv. Scient. & Techn.</td><td>73</td><td>Publicité et études de marché</td></tr><tr><td>74</td><td>Autres activités spécialisées, scientifiques et techniques</td></tr><tr><td>75</td><td>Activités vétérinaires</td></tr><tr><td>Transport Aérien</td><td>51</td><td>Transports aériens</td></tr></tbody></table>
une clé de passage qui est la part de l'entreprise dans le total de la variable "autres achats" de son secteur, Sachant :

$$autacha^i = ach_{HE}^i + ach_E^i$$

où $ach_{HE}$ signifie "achats hors électricité" et $ach_E$ signifie "achats d'électricité", De même pour le secteur s :

$$autacha^s = ach_{HE}^s + ach_E^s$$

On calcule $\alpha_c^i = autacha^i/autacha^s$, puis on estime le volume d'électricité par entreprise, $E_c^i$, comme :

$$E_c^i = \alpha_c^i \times E^s$$

On obtient alors un volume de MwH par entreprise, Notre clé de répartition nous conduit à faire deux hypothèses simplificatrices :

La première est que le rapport des achats hors électricité de la firme au total du secteur est le même que le rapport des achats d'électricité :

$$\frac{ach_{HE}^i}{ach_E^s} = \alpha_c^i$$

La seconde est que le rapport entre les achats d'électricité est le même que le rapport des volumes d'électricité :

$$\frac{ach_E^i}{ach_E^s} = \frac{p^i E^i}{p^s E^s} = \frac{E^i}{E^s} = \alpha_v^i$$

Ce qui n'est vrai que si :

$$p^i = p^s$$

Si ces deux hypothèses étaient vérifiées alors : Or $\alpha_c^i = \alpha_v^i$

Ce sont des hypothèses fortes qui entraînent des biais qu'on essaiera d'apprécier,

Ensuite pour avoir une intensité énergétique par entreprise, on rapporte ce volume d'électricité estimé par entreprise sur leur valeur ajoutée et obtenons une intensité de MwH par unité de valeur ajoutée, Cela nous évite d'utiliser des prix de l'électricité moyens dont on sait qu'existe beaucoup de variance entre entreprises selon les contrats qu'elles ont avec les fournisseurs,

L'avantage de cette mesure est qu'elle permet de suivre si les entreprises deviennent moins énergivores par unité de valeur ajoutée, Il s'agit aussi d'une mesure d'exposition ex-ante aux variations des prix de l'électricité,

Afin de comprendre les interdépendances entre les classifications, on donne les valeurs moyennes des intensités numériques et énergétiques par secteur ainsi que la part des ETI en nombre d'entreprises,

On observe la concentration des emplois numériques dans le Manufacturier HT, les services Juridiques & comptables, scientifiques & techniques mais surtout les services TIC (43 % d'emplois TIC) et les services Edition & Diffusion (9,6 % d'emplois TIC).
<table><caption>Table A.3 – Interdépendances entre les classifications en 2019
Valeur moyenne et médiane par secteur</caption><thead><tr><th rowspan="2">Secteurs</th><th colspan="2">Int, Numérique</th><th colspan="2">Int. électrique</th><th rowspan="2">Part des ETI %</th></tr><tr><th>Moy.</th><th>Med.</th><th>Moy.</th><th>Med.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Manufacturier HT</td><td>1,6</td><td>0</td><td>0,18</td><td>,09</td><td>8</td></tr><tr><td>Manufacturier BT</td><td>0,4</td><td>0</td><td>0,35</td><td>,18</td><td>1,7</td></tr><tr><td>Eau & Elec.</td><td>0,07</td><td>0</td><td>0,36</td><td>,15</td><td>3,4</td></tr><tr><td>Ind. Extract.</td><td>0,3</td><td>0</td><td>0,61</td><td>,42</td><td>2,6</td></tr><tr><td>Commerce</td><td>0,5</td><td>0</td><td>0,23</td><td>,09</td><td>1,2</td></tr><tr><td>Serv. Admin. & Soutien</td><td>0,7</td><td>0</td><td>,05</td><td>,02</td><td>1,5</td></tr><tr><td>Serv. Jurid. & Compta.</td><td>1,7</td><td>0</td><td>,08</td><td>,01</td><td>0,6</td></tr><tr><td>Construction</td><td>0,1</td><td>0</td><td>,02</td><td>,01</td><td>0,3</td></tr><tr><td>Transport</td><td>0,2</td><td>0</td><td>,12</td><td>,06</td><td>1,3</td></tr><tr><td>Services TIC</td><td>43</td><td>40</td><td>0,06</td><td>0,01</td><td>1,2</td></tr><tr><td>Hôtellerie & Restaur.</td><td>0,02</td><td>0</td><td>,38</td><td>,13</td><td>0,1</td></tr><tr><td>Edition & Diffusion</td><td>9,6</td><td>0</td><td>,11</td><td>,03</td><td>1,3</td></tr><tr><td>Loisir & Aut. serv.</td><td>0,6</td><td>0</td><td>,16</td><td>,05</td><td>0,1</td></tr><tr><td>Serv. Scient. & Techn.</td><td>1,9</td><td>0</td><td>,07</td><td>,01</td><td>0,7</td></tr><tr><td>Transport aérien</td><td>0,1</td><td>0</td><td>,06</td><td>,03</td><td>12</td></tr></tbody></table>

Source : FARE 2019, DADS 2019 et ENEDIS, calculs des auteurs,