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# Inégalités de rendements et de patrimoine en France en 2017

Laurence Bloch, Adrien Lagouge, Benjamin Favetto, Franck Sédillot

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Laurence Bloch, Adrien Lagouge, Benjamin Favetto, Franck Sédillot. Inégalités de rendements et de patrimoine en France en 2017. 2022. hal-05374345

HAL Id: hal-05374345

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# Inégalités de rendements et de patrimoine en France en 2017

## Documents de travail

N° 2022-14 – Novembre 2022

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Institut national de la statistique et des études économiques

2022/14

# Inégalités de rendements et de patrimoine en France en 2017

LAURENCE BLOCH* BENJAMIN FAVETTO**
ADRIEN LAGOUGE*** FRANCK SÉDILLOT****

Novembre 2022

Département des Études Économiques – Timbre G201

88, avenue Verdier – CS 70 058 – 92 541 MONTROUGE CEDEX – France

Tél. : 33 (1) 87 69 59 54 – E-mail : d3e-dg@insee.fr – Site Web Insee : http://www.insee.fr

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

Les auteurs remercient Aliocha Accardo, Laurent Bach, Didier Blanchet, Nicolas Carnot, Gilbert Cette, Axelle Ferrière, Bertrand Garbinti, Lisa Kerdelhué, Julie Labarthe, Pierre Lamarche, François Mouriaux, Sébastien Roux, Frédérique Savignac et Lionel Wilner pour leurs commentaires et suggestions ainsi que les participants du séminaire D2E (Insee, 30 juin 2020) et de la réunion d'échanges (Insee, 25 novembre 2020). La clause de non-responsabilité habituelle s'applique.

Les jugements et opinions exprimés par les auteurs n'engagent qu'eux-mêmes et non les institutions auxquelles ils appartiennent.

<footnote>* Insee (laurence.bloch@insee.fr), affiliée au Crest (Center for Research in Economics and Statistics)</footnote>

<footnote>**DG Trésor, Insee lors de la rédaction de l'étude (benjamin.favetto@dgtresor.gouv.fr)</footnote>

<footnote>*** Dares, Insee lors de la rédaction de l'étude (adrien.lagouge@travail.gouv.fr)</footnote>

<footnote>**** Banque de France (franck.sedillot@banque-france.fr)</footnote>
# Inégalités de rendements et de patrimoine en France en 2017

## Résumé

L'hétérogénéité des rendements du capital et leur corrélation positive avec le patrimoine net des ménages sont des éléments cruiaux pour expliquer la formation des inégalités de patrimoine. Après une revue de la littérature empirique sur ce thème, le document présente des estimations de richesse et de rendements du capital à partir d'une base de données originale associant à l'enquête Patrimoine française 2017, les déclarations fiscales à l'impôt sur le revenu (IR) et à l'impôt de solidarité sur la fortune (ISF), les comptes et bilans d'entreprises ainsi que les comptes nationaux.

L'étude de la distribution jointe des rendements du capital et du patrimoine net met en évidence, sur l'année étudiée, une hausse sensible du rendement du patrimoine net avec le niveau de celui-ci, en particulier en haut de la distribution. Le rendement du patrimoine net augmente de 3,3 points de pourcentage entre le 2ème et le dernier décile de patrimoine net. La hausse du rendement est plus marquée dans les derniers centiles. Ces premiers résultats, subordonnés au choix des hypothèses de redressement et à l'année considérée, contribuent néanmoins au débat sur les inégalités de patrimoine en France.

**Mots-clés** : enquête ; calibration ; patrimoine ; rendements hétérogènes ; inégalités de rendement ; inégalités de patrimoine

# Inequalities in Returns to Wealth and Wealth in France, 2017

## Abstract

Heterogeneity in returns to wealth and their positive correlation with net worth are crucial elements for explaining the formation of wealth inequalities. After reviewing the empirical literature on this topic, this paper presents estimates of wealth and returns to wealth using an original database combining the French 2017 wealth survey, administrative income and wealth tax records, company balance sheets, and national accounts.

The study of the joint distribution of returns to wealth and net wealth, for the year under review, highlights a significant increase in the returns to net wealth according to its level, in particular at the top of the distribution. The returns to net wealth increases by 3.3 percentage points between the second and top decile of net wealth. The increase in returns is more remarkable for the top percentiles. These preliminary results, though specific to this particular year and adjustment method, do contribute to the debate over wealth inequality in France.

**Keywords:** Survey; Calibration; Wealth; Heterogeneous returns; Inequalities in returns; Inequalities in wealth

**Classification JEL:** C83, D31, G11, G51
# Inégalités de rendements et de patrimoine en France en 2017

## 1. Contexte de l'étude et revue de littérature

À toutes les périodes et dans la plupart des pays où les statistiques sont fiables, la distribution de patrimoine des ménages apparaît fortement inégalitaire, bien plus que celle des revenus du travail. Par ailleurs, selon un consensus large, les inégalités de richesse se sont accrues au sein des économies avancées au cours des quatre dernières décennies (Piketty, 2013).

Pour les États-Unis, les travaux récents de Saez et Zucman (2016, 2020b) à partir des données construites au WIL (World Income Lab) et ceux menés sur l'enquête SCF (Survey of Consumer Finances)<fnref n="1" />, notamment Bricker et al. (2018, 2020), aboutissent à des résultats proches : la part de l'ensemble du patrimoine net détenue par les 1 % les plus riches atteindrait près de 37 %<fnref n="2" /> au milieu des années 2010 et aurait augmenté, d'un peu plus de 13 points de pourcentage depuis la fin des années 1970. En France, les inégalités de patrimoine seraient moindres qu'aux États-Unis et se seraient également moins accrues : la part des 1 % les plus riches se situerait à 23,4 % dans le milieu des années 2010 selon Garbinti et al. (2021) à partir des données du WIL, en augmentation de près de 8 points depuis le milieu des années 1980. Selon l'enquête Patrimoine française réalisée par l'Insee, les inégalités de patrimoine atteindraient un niveau inférieur : la part des 1% les plus riches s'élèverait à environ 17 % au milieu de la décennie 2010 et seule une légère augmentation des inégalités de patrimoine serait estimée sur les années 1997-2017.

### 1.1 La modélisation de la distribution de la richesse et de ses évolutions

Divers travaux ont cherché à expliquer les inégalités de patrimoine observées et leur dynamique, notamment en introduisant des sources d'hétérogénéité dans les modèles macroéconomiques quantitatifs dynamiques à marchés incomplets. Dans le modèle original de Bewley-Huggett-Aiyagari (Aiyagari, 1994), où les individus épargnent pour s'assurer contre des chocs de revenus du travail, les individus ne diffèrent que selon une seule dimension : ils sont soumis à des chocs aléatoires et idiosyncratiques de revenus du travail. Ils adoptent alors des comportements d'épargne de précaution pour s'assurer contre la survenue de ces chocs et ainsi pouvoir mieux lisser leur consommation.

Dans leur revue de littérature empirique autour de ces modèles, De Nardi et Fella (2017) soulignent que ce modèle original est loin d'être en mesure de reproduire correctement l'ampleur des inégalités de richesse observées aux États-Unis : il prédit un taux d'épargne négatif pour les agents les plus riches et sous-estime très fortement la part de la richesse qui se concentre en haut de la distribution. C'est pourquoi il a, peu à peu, été enrichi, par une modélisation à durée de vie infinie, puis à générations imbriquées, tenant compte notamment de la transmission intergénérationnelle, par exemple pour retranscrire la volonté de transmission de l'héritage ou du capital humain (De Nardi, 2004)<fnref n="3" />. Une autre voie d'enrichissement a été la prise en compte de l'hétérogénéité des préférences, par exemple du facteur d'escompte et du coefficient d'aversion au risque au sein de la population. Krusell et Smith (1998), introduisent dans un modèle à la Bewley-Huggett-Aiyagari à durée de vie infinie un facteur d'escompte stochastique, c'est-à-dire la possibilité que quelques agents soient particulièrement patients ou économes, et montrent qu'il suffit d'un faible degré de variabilité du facteur d'escompte pour engendrer une plus forte concentration de la richesse parmi les plus riches.

<footnote n="1">¹ Enquête américaine menée auprès des ménages, proche par son objet et son champ à l'enquête européenne HFCS (Household Finance and Consumption Survey) pilotée par la Banque Centrale Européenne dont l'enquête Patrimoine réalisée par l'Insee avec la collaboration de la Banque de France en est le volet français.</footnote>

<footnote n="2">² Et 35% en 2016 selon l'enquête SCF américaine « augmentée », après inclusion des engagements des régimes de retraite à prestations définies et rajout des 400 familles Forbes, ainsi que d'autres corrections et ajustements, visant à réconcilier l'enquête avec les concepts des comptes nationaux (Batty et al., 2020 ; Bricker et al., 2020).</footnote>

<footnote n="3">³ La transmission du capital humain se traduit par exemple par une corrélation entre les revenus du travail des enfants à leur entrée dans la vie active avec ceux de leurs parents.</footnote>
De nombreux travaux empiriques (Castaneda et al., 2003 ; Arellano et al., 2017 ; Geweke et Keane, 2000 ; Bonhomme et Robin, 2009 ; Guvenen et al., 2014 ; Guvenen et al., 2021 ; Kaymak et Poschke, 2016 ; Hubmer et al., 2020 ; Magnac et Roux, 2021), sur données américaines et françaises, se sont également penchés sur l'amélioration de la modélisation du processus des revenus du travail. Lorsqu'elle parvient à tenir compte de la persistance du chômage, de la possibilité (rare) de revenus extrêmement élevés ou à intégrer de l'hétérogénéité dans le profil de revenus au cours du cycle de vie, la dynamique des revenus salariaux apparaît comme un élément crucial pour engendrer des inégalités de revenus et de richesse proches de celles observées. Si ces élargissements de la modélisation permettent une meilleure adéquation à la distribution de richesse et aux inégalités observées, des écarts importants subsistent néanmoins.

La prise en compte de l'hétérogénéité des rendements du capital (présence d'aléa, persistance) apparaît alors comme une voie très prometteuse pour expliquer les inégalités de patrimoine et leur dynamique (voir aussi Benhabib et Bisin, 2018). Elle permet non seulement de générer dans ces modèles à agents hétérogènes une distribution de richesse très inégalitaire, de type Pareto, telle qu'observée dans de nombreux pays (Benhabib et al., 2011 ; Benhabib et al., 2019), mais aussi, par la persistance, de reproduire la dynamique des inégalités de richesse au cours du temps (Gabaix et al., 2016 ; Jones et Kim, 2018). La persistance de rendements faibles ou négatifs (induite par exemple par des emprunts à taux élevés) peut notamment expliquer l'existence de trappes à pauvreté au bas de la distribution de richesse. Benhabib et al. (2011), dans un modèle à générations imbriquées, dans lequel l'hétérogénéité entre les ménages provient des rendements de leur capital humain et de leur richesse, montrent que ce sont à la fois l'hétérogénéité des rendements du capital et leur persistance à travers les générations et non celles du capital humain qui permettent de générer une queue épaisse à la distribution du capital. Pour les États-Unis, Gabaix et al. (2016) soulignent qu'il faut tenir compte aussi bien de la persistance de l'hétérogénéité des rendements du capital qui serait liée à des compétences exceptionnelles, à des talents d'investisseurs ou à un degré élevé de tolérance au risque à tous les niveaux de richesse (propriété dite de *type dependence*<fnref n="4" />) que de la corrélation positive des rendements de la richesse avec la position des individus dans la distribution de richesse (propriété dite de *scale dependence*<fnref n="5" />), et probablement d'une aversion au risque moindre que les autres et ainsi de rendements élevés. Au total, les individus qui bénéficient de rendements plus élevés, que ce soit grâce à la réalisation d'un aléa positif, ou du fait de leur « type élevé » ou en raison de leur « niveau de richesse élevé », accumulent relativement plus de richesse que le reste de la population.

Hubmer et al. (2020), poursuivant les travaux de modélisation sur les déterminants de l'évolution des inégalités de richesse (notamment ceux de Kaymak et al., 2016), montrent qu'une hétérogénéité des rendements modélisée par l'introduction de rendements stochastiques, c'est-à-dire d'un taux de rendement sur le patrimoine variant de manière aléatoire entre les individus, est un facteur essentiel pour reproduire l'évolution des inégalités de richesse aux États-Unis au cours des cinquante dernières années. Ils soulignent l'intérêt de prendre en compte des rendements des actifs dépendant à la fois du type d'actifs considéré et du niveau de patrimoine net. Récemment, Xavier (2020) s'appuyant sur de nouvelles estimations des rendements du capital aux États-Unis à partir de l'enquête Patrimoine américaine SCF (1989-2019), met en évidence dans un modèle en équilibre partiel que la prise en compte de l'hétérogénéité des rendements permet d'expliquer la forte concentration de richesse observée aux États-Unis. Dans le même temps, une littérature empirique récente souligne l'importance de l'évolution des prix d'actifs et de la composition de la richesse sur la dynamique de la richesse depuis l'après-guerre (Kuhn et al., 2020 ; Garbinti et al., 2021 ; Martinez-Toledano, 2017) : en particulier, sur l'enquête Patrimoine américaine SCF sur longue période, Kuhn et al. (2020) mettent en évidence, à partir d'une décomposition comptable, le rôle de la dynamique des prix des actifs (prix de l'immobilier et cours des actions) dans l'augmentation des inégalités de richesse aux États-Unis (voir encadré 1).

<footnote n="4">⁴ Certains individus de « type élevé » gagneraient de façon persistante des rendements plus élevés que ceux de « type faible ».</footnote>

<footnote n="5">⁵ Plus les individus sont riches, plus ils bénéficient d'informations et d'opportunités d'investissement (liées à un certain niveau d'investissement).</footnote>
## Encadré 1 - Rendements, plus-values en capital et inégalités de patrimoine : cadre théorique et mesures

Toute une littérature empirique s'est développée récemment autour de la caractérisation de la distribution jointe de la richesse des ménages et de ses rendements. Elle a notamment mis en lumière le rôle joué par les évolutions des prix d'actifs dans la dynamique des inégalités de patrimoine sur les dernières décennies. Ces travaux, souvent menés à partir de données individuelles d'enquête et/ou administratives (selon les cas en coupe transversale pour une année donnée, sur des coupes transversales empilées ou encore en panel historique) ou de comptes distributionnels, s'attachent, en cohérence avec la théorie du consommateur et le cadre de la comptabilité nationale, à définir et mesurer le revenu, l'épargne, les rendements, les plus-values et le patrimoine des ménages.

### Le modèle standard de consommation

Dans ce modèle de base, on suppose une économie déterministe à horizon infini. Les agents ont des préférences homothétiques avec une fonction d'utilité $U(\cdot)$ et un facteur d'escompte subjectif $\beta < 1$. Les agents reçoivent le revenu de leur travail $Y_t$ durant la période $t$. Il n'existe qu'un seul actif, échangeable à la date $t$ au prix $P_t$ et qui rapporte (par unité) un dividende $D_t > 0$ à la période $t$.

On note $C_t$ la consommation de l'agent à la période $t$ et $A_t$ la quantité d'actif détenue en début de période $t$. L'agent considère comme donné le prix $P_t$ de l'actif et choisit en accord un sentier optimal de consommation et de détention d'actif. Son programme d'optimisation s'écrit :

$$V = \max_{\{C_t, A_{t+1}\}_{t=0,...,+\infty}} \sum_{t=0}^{+\infty} \beta^t U(C_t) \quad (1)$$

étant donné l'actif initial $A_0$ et la séquence de contraintes de budget :

$$(A_{t+1} - A_t)P_t = Y_t + A_t D_t - C_t \quad (2)$$

La contrainte de budget (2) décrit que les transactions nettes d'actifs doivent être égales à l'épargne nette à chaque période. L'épargne nette correspond à la totalité du revenu (revenu du travail et dividendes) net de la consommation.

La contrainte de budget (2) se réécrit également sous la forme :

$$A_{t+1}P_{t+1} - (P_{t+1} - P_t)(A_{t+1} - A_t) = A_t P_t \left(1 + \frac{D_t}{P_t} + \frac{P_{t+1} - P_t}{P_t}\right) + Y_t - C_t \quad (2')$$

ou encore sous la forme d'une équation d'évolution du montant d'actif détenu à sa valeur de marché :

$$A_{t+1}P_{t+1} \approx A_t P_t(1 + r_t) + Y_t - C_t \quad (2'')$$

où $r_t$ est par définition le rendement de l'actif, somme (par unité d'actif) des dividendes et des plus-values en capital :

$$r_t = \frac{D_t}{P_t} + \frac{P_{t+1} - P_t}{P_t} \quad (3)$$

Les deux écritures (2) et (2'') font apparaître deux lectures possibles de la contrainte budgétaire :

- (2) correspond à l'approche adoptée en déroulant la séquence des comptes nationaux (de flux) jusqu'au compte de capital et au compte financier : l'épargne nette, égale au revenu disponible (revenu y compris revenus nets du capital et hors plus-values) net de la consommation, permet de quantifier l'évolution en volume du patrimoine des ménages;

- (2'') correspond à l'approche adoptée dans le compte de patrimoine de la comptabilité nationale : la variation en valeur du patrimoine entre deux périodes est alors égale à la somme de l'épargne nette des ménages, à laquelle s'ajoutent les écarts de valorisation. Dans cette approche, il est possible de proposer un autre concept de revenu, appelé le revenu de Haig-Simons, qui inclut les plus-values en capital. L'évolution en valeur du patrimoine est alors décrite par le revenu de Haig-Simons net de la consommation (Robbins, 2018; Fagereng et al., 2021).
# Traitements statistiques des plus-values en capital et mesures du rendement

## À partir de données individuelles en coupe transversale

Il est possible de mesurer directement la distribution des revenus du capital et des plus-values sur données individuelles à partir des déclarations fiscales de revenu (formulaires IRS (Internal Revenu Service) aux États-Unis, fichier POTE en France). Néanmoins, cette mesure ne comprend que les revenus du capital effectivement taxables et les plus-values réalisées soumises à taxation. Si les revenus des actifs exonérés (comptes sur livret par exemple) sont généralement facilement calculables une fois le capital concerné connu ou estimé, les seules plus-values soumises à taxation ne donnent qu'une image partielle de l'ensemble des plus-values réalisées. Leur évolution rend ainsi mal compte de la dynamique effective des plus-values potentiellement taxables (Saez et al., 2021).

Dans la présente étude, suivant cette voie relativement traditionnelle (Feenberg et Poterba, 2000; Piketty et Saez, 2003), nous utilisons également les flux de revenus liés à la détention de capital (en les complétant et les redressant) a, ainsi que les plus-values réalisées fiscalement taxables, disponibles dans le fichier POTE. Cette mesure est effectivement restreinte par rapport aux travaux visant à inclure l'ensemble des plus-values (réalisées et latentes) en capital dans le calcul des rendements. Néanmoins, différents travaux (Saez et Zucman, 2016; Robbins, 2018; Kuhn et al., 2020; Fagereng et al., 2021; Garbinti et al., 2021; ...), ont mis en évidence que la prise en compte des plus-values latentes était surtout importante pour décrire les phénomènes «dynamiques» que sont les comportements d'épargne ou d'accumulation du patrimoine le long de la distribution. Notre étude propose plus modestement une photographie «statique» de la distribution du patrimoine une année donnée (2017 en l'occurrence) pour laquelle les phénomènes de revalorisation des différentes composantes du patrimoine entre deux années successives voire sur plus longue période semblent moins importants.

## À partir de données individuelles empilées

Xavier (2020) et Kuhn et al. (2020), à partir de séries longues de l'enquête Patrimoine américaine SCF (Survey of Consumer Finances), enquête triennale non panélisée, estiment les flux de revenus à partir de données fiscales généralement recalées sur la comptabilité nationale. Ne disposant pas d'information individuelle sur les plus-values des ménages, ils les supposent égales, pour chaque classe d'actif, aux gains des indices agrégés équivalents : indices de Shiller concernant le cours des actions cotées et le prix de l'immobilier (http://www.econ.yale.edu/~shiller/data.htm), plus-values agrégées issues des comptes nationaux financiers annuels pour celles tirées de la détention du « private equity ». S'appuyant sur une décomposition comptable analogue à la loi d'évolution du patrimoine (2"), mise en avant notamment par Saez et Zucman (2016), Kuhn et al. (2020) mettent particulièrement en évidence l'importance de l'évolution des prix des actifs (actions et parts d'entreprises d'une part et immobilier d'autre part) dans l'augmentation des inégalités de richesse aux États-Unis ces quatre dernières décennies : si l'augmentation des prix immobiliers a pu favoriser les niveaux intermédiaires de patrimoine, l'augmentation des cours des actions a eu nettement tendance à augmenter la part des plus riches dans la richesse des ménages. En effet, aux États-Unis comme en France, les ménages les plus riches détiennent relativement moins d'immobilier et plus d'actions et parts d'entreprise dans leur patrimoine que le reste des ménages.

## À partir de données individuelles administratives panellisées

Quelques rares études sont en mesure de rassembler des données de panel quasi exhaustives sur l'ensemble des individus et pour l'ensemble des composantes du patrimoine des ménages. Elles sont alors en mesure de calculer précisément, pour chaque ménage, le rendement de chacun de ses actifs comme somme des flux de revenus associés et de ses plus-values. Dans Fagereng et al. (2020a), les plus-values relatives à l'actif immobilier sont calculées à partir des différences de valeur constatées des biens immobiliers, reconstruites notamment grâce aux registres notariaux de transactions immobilières; les plus (ou moins) values des actifs risqués sont calculées à partir des cours historiques des actions; celles relatives au «private equity» le sont à partir des profits non distribués des entreprises possédées par les ménages.

Bach et al. (2020), après avoir effectué le même type de mesure des rendements historiques (flux de revenus et gains réalisés ou latents), disposant de données de panel sur une plus courte période, préfèrent en revanche estimer des rendements individuels anticipés afin d'enlever une partie de la volatilité des rendements historiques constatés.

<footnote>a. Suivant Accardo (2019), l'agrégat fiscal issu de POTE relatif aux revenus du capital ne représenterait qu'environ 60% de l'agrégat de comptabilité nationale correspondant.</footnote>
## À partir des comptes distributionnels de patrimoine

Lors de la construction de comptes distributionnels de patrimoine à l'aide d'une méthode par capitalisation, Saez et Zucman (2016) proposent différents facteurs possibles de capitalisation (inverses des taux de rendement (voir annexe A)), selon qu'ils incorporent ou non les plus-values réalisées ou selon qu'ils adoptent une stratégie dite « mixte », dans la lignée de Piketty et Saez (2003). Dans leurs travaux, Garbinti et al. (2021) choisissent par exemple ne pas intégrer les plus-values dans leurs facteurs de capitalisation. Dans la stratégie « mixte », en revanche, les plus-values ne sont pas prises en compte pour déterminer le rang du ménage dans la distribution de richesse, mais le sont pour le calcul du patrimoine dans les classes de patrimoine les plus élevées. Selon les estimations de Saez et Zucman (2016), la part dans le patrimoine total des 0,1% les plus riches se situerait à 21,6% en 2012 lorsque les plus-values relatives aux actions cotées ne sont pas capitalisées, à 23,6% lorsqu'elles le sont et à 22,1% lorsqu'elles sont prises en compte à travers la stratégie « mixte ». Les résultats ne seraient ainsi que peu affectés par la capitalisation ou non des plus-values : les groupes de ménages recevant beaucoup de revenus du capital (dividendes, ...) sont aussi ceux qui connaissent les plus-fortes plus-values.

Toutefois certains exercices de simulations comptables (voir notamment les travaux de Saez et Zucman (2016), Garbinti et al. (2021), ouvrant la voie à ceux de Kuhn et al. (2020)) utilisent les évolutions de prix réels d'actifs directement calculées à partir des comptes de patrimoine au niveau macroéconomique, pour évaluer leur impact sur la dynamique des inégalités de richesse sur longue période. Garbinti et al. (2021) mettent ainsi en évidence que les inégalités de richesse obervées en France auraient pu être plus importantes si les prix immobiliers n'avaient pas augmenté si fortement par rapport à ceux d'autres actifs au tournant des années 2000.

## À partir de séries macroéconomiques

Pour les États-Unis, Robbins (2018) souligne l'importance des plus-values agrégées lorsqu'elles sont mesurées à partir des comptes de patrimoine : depuis les années 80, les gains en patrimoine liés aux seuls effets de valorisation représentent en moyenne chaque année près de 8% du revenu national. Dans ce contexte, en vue d'une meilleure compréhension de la dynamique d'accumulation de la richesse, Robbins recommande, selon le concept de revenu de Haig-Simons, d'inclure directement les plus-values agrégées dans la mesure du revenu national.
Ces travaux ouvrent la voie à l'endogénéisation des rendements des actifs, c'est-à-dire une modélisation conjointe des prix des actifs et des choix de portefeuille, pour expliquer la forme de la distribution de richesse. Notamment, dans la lignée de travaux sur l'entrepreneuriat (Quadrini, 2000 ; Cagetti et De Nardi, 2006), Guvenen et al. (2019) proposent un modèle à générations imbriquées avec des « entrepreneurs » dont la productivité est plus élevée, ce qui leur permet de bénéficier de rendements plus élevés de façon persistante. Dans un tel modèle calibré sur les États-Unis, le remplacement de la taxation des revenus du capital par celle directe du stock de capital - en induisant un transfert des entrepreneurs plus riches et moins productifs vers ceux moins riches et plus productifs - entraîne des gains d'efficacité pour l'économie globale et la réduction des inégalités de consommation. D'autres, contribuant à la littérature sur l'évaluation des actifs (« asset pricing »), construisent des modèles de distribution de la richesse avec prix des actifs endogènes (Gomez, 2019 ; Gomez et Gouin-Bonenfant, 2020 ; Cioffi, 2021 ;...). Enfin, très récemment, certains montrent que l'augmentation des prix des actifs ces dernières décennies contribuent non seulement à l'augmentation des inégalités de richesse, mais aussi à la redistribution du bien-être (Fagereng et al., 2022).

## 1.2 Caractérisation des rendements individuels du patrimoine

Les propriétés empiriques des rendements individuels du patrimoine ont récemment été documentées par des travaux de Fagereng et al. (2020a) pour la Norvège sur les années 2004-2015 et de Bach et al. (2020) pour la Suède sur les années 2000-2007, grâce à la constitution de base de données exemplaires par leur quasi-exhaustivité et leur excellente qualité. Ces données de panel, qui rassemblent à la fois encours d'actifs et revenus associés, s'appuient toutes deux sur l'appariement à l'aide d'identifiants uniques (ménages ou individus) de différents registres administratifs exhaustifs sur la population : (a) les déclarations fiscales pour l'impôt sur le revenu et la taxation du capital, regroupant des informations détaillées sur les revenus individuels du travail et du capital et sur les encours d'actifs et de dettes (pour une large part transmises par des tiers - employeurs et intermédiaires financiers)<fnref n="6" /> (b) le registre des actionnaires qui recense les parts de ces derniers dans les entreprises cotées et non cotées (c) des données issues des bilans comptables des entreprises non cotées permettant d'estimer la valeur de ces entreprises et les revenus générés (d) et une base de données de patrimoine immobilier résultant du rapprochement des données cadastrales, des données de transactions et de l'estimation d'un modèle de prix hédonique pour l'évaluation du prix au m² du logement (Fagereng et al., 2020b)<fnref n="7" /> (voir encadré 1 pour plus de détails).

Ces deux études sur données scandinaves mettent en évidence sur leurs bases de données respectives plusieurs faits stylisés importants : tout d'abord, une hétérogénéité des rendements du capital non uniquement liée à des différences de choix de portefeuille ; ensuite, une relative constance des rendements du patrimoine net sur une large partie inférieure de la distribution en raison des évolutions respectives du poids du patrimoine immobilier et de l'endettement associé, enfin une nette augmentation de ces rendements avec le niveau de patrimoine net dans le haut de la distribution de richesse, en lien avec la présence d'actifs issus de l'entrepreneuriat. Cette hétérogénéité des rendements serait également fortement persistante au cours du temps, ce qui expliquerait, pour une large part, la dynamique des inégalités de richesse en favorisant une accumulation de patrimoine plus rapide dans le haut de la distribution, comme décrit par Gabaix et al. (2016).

## 2. Démarche adoptée

La présente étude apporte une contribution à la littérature récente en caractérisant la distribution jointe du patrimoine et de son rendement sur données françaises. Elle a nécessité la construction d'une base de données originale, complétant l'enquête Patrimoine 2017 à l'aide de sources externes administratives fiables.

<footnote n="6">⁶ En Suède, même si l'impôt sur la fortune a été supprimé en 2007, la transmission des informations détaillées sur les encours d'actifs et de dettes par les intermédiaires financiers perdure.</footnote>

<footnote n="7">⁷ La construction d'une nouvelle base de données exhaustives de patrimoine logement (propriétés bâties et non bâties) des ménages résidant en France pour l'année 2017 (André et Meslin, 2021), élaborée selon une méthodologie proche de celle de Fagereng et al. (2020b) devrait permettre d'améliorer l'estimation de la valeur du patrimoine immobilier, en particulier pour le logement locatif et les résidences secondaires.</footnote>
Les enquêtes Patrimoine auprès des ménages, en France comme dans les autres pays européens et grands pays de l'OCDE, visent à mesurer le patrimoine net des ménages et ses composantes à leur valeur marchande. Comme dans nombre de pays européens, l'enquête Patrimoine française sous-estime les inégalités de patrimoine et atténue leurs évolutions historiques. Elle conduit notamment à des estimations de patrimoine inférieures aux agrégats de la comptabilité nationale, particulièrement pour le patrimoine financier, et ne s'accorde pas directement aux évolutions macroéconomiques. Les explications les plus souvent mises en avant à ces sous-estimations correspondent à un défaut de couverture par l'enquête des ménages à très hauts patrimoines, à des biais liés à la non-réponse des ménages à hauts patrimoines ainsi qu'à la sous-déclaration de nombreux ménages, en particulier des ménages à hauts patrimoines (EG LMM, 2020). Le présent travail propose, pour la France, des estimations originales des distributions de patrimoine financier et du patrimoine professionnel et ainsi une nouvelle estimation de la distribution du patrimoine net des ménages, dont ils sont des composantes. Ces estimations sont issues du redressement des réponses à l'enquête Patrimoine auprès des ménages à l'aide de données fiscales administratives (données des foyers fiscaux et données relatives aux entreprises), complété par un recalage sur les agrégats des comptes nationaux de patrimoine.

Conjointement, ce travail apporte une estimation, bâtie sur cette nouvelle distribution de patrimoine, des rendements individuels du capital, à partir d'un appariement avec des données individuelles fiscales (données des foyers fiscaux). Jusqu'à notre étude, les seules données individuelles de rendement du capital disponibles pour la France étaient celles tirées des comptes distributionnels de patrimoine du WIL (Garbinti et al., 2021), dont la construction pour les différentes composantes du patrimoine repose sur une méthode combinant capitalisation du revenu et imputations issues des enquêtes Patrimoine et Logement. Par hypothèse, cette méthode, calée sur la comptabilité nationale, suppose un rendement homogène par type d'actif considéré (voir encadré 1 et annexe A).

La méthodologie retenue ici, suivant l'exemple de Kuhn et al. (2020), Gomez (2019), Martinez-Toledano (2017) et Xavier (2020), emprunte plutôt la voie de rapprocher notre redressement de l'enquête Patrimoine des données individuelles de revenus du capital tirées du fichier de déclarations de revenus (fichier dit POTE). Ce choix méthodologique se situe ainsi à mi-chemin entre ceux de Fagereng et al. (2020a) et Bach et al. (2020) qui s'appuient sur des données administratives individuelles quasi-exhaustives – non disponibles en France – et celui du WIL où, par construction, l'hétérogénéité des rendements individuels ne peut résulter que de différences dans la composition du patrimoine.

La question de la sous-estimation des hauts revenus et des hauts patrimoines par les enquêtes n'est pas nouvelle (Atkinson, 2007). Elle est généralement résolue dans les différents pays par la combinaison des données d'enquête avec des données simulées à partir d'une loi de Pareto (Vermeulen, 2018 ; Bricker et al., 2019) et ou avec des données fiscales qui rendent mieux compte du haut de ces distributions. Les méthodes mises en œuvre (matching, méthodes du plus proche voisin, repondération, imputation, replacing) pour réconcilier et combiner ces divers types de données dépendent des caractéristiques et spécificités des données disponibles dans les différents pays (Blanchet et al., 2022 ; Burkhauser et al., 2018 ; Burkhauser et al., 2017 ; Hlasny et Verne, 2017).

Le présent travail distingue, comme l'enquête Patrimoine, quatre grandes composantes du patrimoine net des ménages : le patrimoine financier hors patrimoine professionnel, le patrimoine professionnel des dirigeants, le patrimoine immobilier et les dettes. Il propose tout d'abord un redressement de la distribution de patrimoine financier hors patrimoine professionnel, réalisé en réconciliant, à l'aide d'une méthode dite d'imputation, le haut de la distribution de patrimoine financier de l'enquête Patrimoine avec celui issu des données fiscales de valeurs mobilières déclarées à l'ISF (Impôt de solidarité sur la fortune)<fnref n="8" /> (voir encadré 2). La distribution du patrimoine professionnel est ensuite également redressée, à partir des capitaux propres issus des bilans comptables des entreprises (fichier FARE) et en tenant compte des liaisons financières entre sociétés (base LIFI). Les quatre grandes composantes du

<footnote n="8">⁸ Pour sa dernière année d'application (2017), cet impôt progressif par tranche était assis sur la partie supérieure du stock de patrimoine déclaré des ménages français, au-delà de 800 000 € ; la déclaration étant obligatoire pour un patrimoine supérieur à 1,3 million €.</footnote>
patrimoine net des ménages sont par la suite mises en cohérence avec les agrégats correspondants de la comptabilité nationale et recalées homothétiquement (voir section 3 et annexe D).

Le rendement du patrimoine net des ménages est estimé en rapportant les revenus du capital nets y compris plus-values déclarées, issus des déclarations fiscales (fichier POTE) au patrimoine net. Il s'exprime en fonction des rendements des différentes composantes du patrimoine et du coût de la dette.

La mesure du rendement du patrimoine professionnel relatif aux entreprises à capitaux privés (private equity) fait l'objet d'investigations empiriques récurrentes aux États-Unis où la frontière entre les C-Corporations (qui sont des personnalités morales indépendantes) et les S-Corporations (qui ont un statut d'association) tient souvent à des raisons fiscales et peut parfois donner lieu à controverse (voir Saez et Zucman, 2020a, 2020b ; Smith et al., 2019 ; Smith et al., 2021). Des travaux empiriques, s'appuyant sur un ensemble de données issues de l'enquête Patrimoine américaine SCF, des liasses fiscales de revenus, des comptes et bilans d'entreprises et des comptes nationaux financiers, mettent en évidence que les entreprises à capitaux privés offraient des rendements similaires à celles cotées en bourse sur les années 1990 (Moskowitz et Vissing-Jorgensen, 2002). Ce ne serait plus le cas par la suite : l'énigme de la faiblesse de la prime de risque des capitaux privés disparaît durant les années 2000 et 2010, y compris durant la période de la crise financière 2007-2009 (Kartashova, 2014 ; Xavier, 2020). Dans notre étude, comme l'enquête Patrimoine française ne permet pas de mesurer directement les revenus tirés du patrimoine professionnel, nous faisons l'hypothèse – simplificatrice – de rendements professionnels homogènes.

Dans notre étude, la distribution de patrimoine net redressée est plus inégalitaire qu'initialement observée dans l'enquête Patrimoine : la part des 1 % les plus riches atteindrait ainsi 23,0 % en 2017. Sur l'échantillon d'étude considéré, le rendement financier (hors patrimoine professionnel) augmente avec le patrimoine net : alors qu'il se situe à 1,1 % en moyenne dans le 1er décile de patrimoine net, il atteint 2,9 % dans le dernier centile ; le rendement du patrimoine net augmente quant à lui de 4,2 points de pourcentage entre le 2ème décile et le dernier centile<sup>9</sup>.

Ces premiers résultats contribuent à illustrer quantitativement l'assertion selon laquelle le rendement du patrimoine net en France augmenterait avec le niveau de celui-ci, particulièrement dans le haut de la distribution, ce qui participerait au renforcement au cours du temps des inégalités de patrimoine. Toutefois, ces travaux, ne portant que sur l'année 2017 et s'appuyant sur des hypothèses spécifiques de redressement, n'ont qu'une portée générale limitée. Ils mériteraient notamment d'être prolongés, en mobilisant l'ensemble de l'historique des enquêtes Patrimoine<sup>10</sup>.

La section 3 décrit les principales caractéristiques du patrimoine des ménages après redressement. La section 4 présente les propriétés des rendements du patrimoine. La section 5 conclut et discute les résultats.

### 3. Patrimoine des ménages : patrimoine financier redressé et composantes du patrimoine

La distribution initiale de patrimoine financier hors patrimoine professionnel tirée de l'enquête Patrimoine française 2017 est redressée en réconciliant le haut de la distribution avec celle des valeurs mobilières déclarées à l'ISF (source administrative), tout en tenant compte de la comparabilité de ces distributions uniquement sur un champ limité de l'enquête (voir encadré 2).

<footnote n="9"><sup>9</sup> Dans l'ensemble de l'étude, les rendements sont calculés en moyenne par strate de patrimoine net. La strate du n<sup>ième</sup> décile de patrimoine net désigne l'ensemble des données de patrimoine net situées entre le (n-1)<sup>ième</sup> décile (niveau de patrimoine net) et le n<sup>ième</sup> décile (niveau de patrimoine net).</footnote>

<footnote n="10"><sup>10</sup> L'enquête Patrimoine française est devenue triennale depuis son intégration à l'enquête européenne HFCS en 2010 mais était réalisée auparavant avec une périodicité plus longue.</footnote>
## Encadré 2 – Réconciliation du patrimoine financier de l'enquête Patrimoine avec les valeurs mobilières déclarées à l'ISF

La distribution de patrimoine financier (hors patrimoine professionnel) de l'enquête est redressée par une méthode de calage (replacing) du haut de la distribution sur celle des valeurs mobilières déclarées à l'ISF (source administrative). Cette technique est fondée sur une hypothèse d'invariance des rangs entre deux distributions, celle de l'enquête à redresser et celle de la source administrative sur un même champ (Blanchet et al. (2022), Burkhauser et al. (2017), Burkhauser et al. (2018)). Dans notre cas particulier, la distribution du patrimoine financier (hors patrimoine professionnel) ne peut être directement comparée à celle des valeurs mobilières déclarées, que sur le champ restreint de l'enquête constitué des ménages possédant un patrimoine net supérieur à 2 570 000 €<fnref n="11" />. Sur ce champ restreint, les deux distributions du patrimoine financier prennent des valeurs positives, leur premier quartile (Q1) se situe à 531 000 € pour le patrimoine financier mesuré par l'enquête et à près de 2 000 000 € pour les valeurs mobilières déclarées à l'ISF. Leurs valeurs médianes respectives se situent à 1 300 000 € et à 2 914 000 €.

On note $Q_Y$ la fonction quantile empirique calculée à partir des données ISF (supposée décrire la "vraie" distribution, puisqu'issue d'une source fiscale exhaustive) et $Q_Z$ celle observée du patrimoine financier de l'enquête Patrimoine sur ce champ restreint. On note également $Q_X$ la fonction quantile empirique observée du patrimoine financier sur le champ complet de l'enquête. Le but de la méthode est de construire une nouvelle fonction quantile $Q_X'$ du patrimoine financier redressé sur le champ complet de l'enquête.

On fixe $\bar{u} = 0,9930$ le fractile au-delà duquel le patrimoine financier sur le champ complet est imputé directement à partir des valeurs mobilières de l'ISF (voir partie gauche du schéma). Lui correspond le fractile $\hat{u} = 0,3$ sur le champ restreint avec $Q_Z(\hat{u}) = Q_X(\bar{u})$ (voir partie droite du schéma). A tout fractile $u > \bar{u}$ dans le champ complet de l'enquête, correspond un fractile $u > \hat{u}$ dans le champ restreint, tel que $Q_Z(u') = Q_X(u)$. On impute alors directement, dans le champ complet, la valeur de la fonction quantile définie par $Q_X(u) = Q_Y(u')$.

Le choix de seuil $\bar{u}$ sur le champ complet et de celui associé de $\hat{u}$ sur le champ restreint sont guidés par des considérations relatives au degré de fiabilité de la distribution des valeurs mobilières de l'ISF en dessous d'un certain fractile et à la validation empirique d'une cible de patrimoine financier agrégé donnée par la comptabilité nationale (voir annexe C).

On calcule ensuite, sur le champ restreint, le taux de sous-déclaration au seuil $\hat{u}$ donné par :

$$ \lambda(\hat{u}) = (Q_Z(\hat{u}))/(Q_Y(\hat{u})) $$

Pour $\hat{u} = 0,3$, il est égal à 0,324.

### Schéma : Méthode de redressement

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<footnote n="11">¹¹ En effet, les ménages assujettis à l'ISF sont ceux déclarant un patrimoine net supérieur à 1 300 000 €. Seuls les ménages possédant un patrimoine net supérieur à 2 570 000 € remplissent une déclaration fiscale détaillée permettant de distinguer au sein du patrimoine déclaré les composantes relatives aux valeurs mobilières (hors outil professionnel), au patrimoine immobilier et à la dette.</footnote>
On fait l'hypothèse que le taux de sous-déclaration au seuil $\bar{u}$, dans le champ complet de l'enquête, est donné par :
$$ \lambda(\bar{u}) = \lambda(\hat{u}). $$

Pour les fractiles $u < \bar{u}$, on fait l'hypothèse que l'inverse du taux de sous-déclaration, sur le champ complet de l'enquête, est une fonction linéaire croissante, donnée par :

$$ \frac{1}{\lambda(u)} = 1 + \left( \frac{1}{\lambda(\bar{u})} - 1 \right) \frac{u}{\bar{u}} $$

ce qui correspond à une interpolation linéaire sur $[0, \bar{u}]$ de l'inverse du taux de sous-déclaration.

On termine la construction de la fonction quantile $Q_X$ pour $u < \bar{u}$ en posant :

$$ Q_X(u) = \frac{1}{\lambda(u)} Q_X(u) $$

La distribution redressée de patrimoine financier sur le champ complet est enfin déduite par inversion de $Q_X$. En ne modifiant ni les pondérations, ni le nombre d'observations, la méthode de redressement appliquée permet principalement de pallier le biais de sous-déclaration quasi totalement pour le haut de la distribution, et en cohérence avec l'agrégat correspondant des comptes nationaux financiers pour l'ensemble de la distribution (voir graphiques B1 et B2 en annexe B).

Il reste que cette approche suppose une sous-déclaration systématique et monotone des répondants à l'enquête Patrimoine, relativement aux déclarations fiscales (hypothèse ci-dessus dite d'invariance des rangs), ce qui peut être une simplification importante d'une réalité plus complexe.

La distribution du patrimoine professionnel est redressée en remplaçant pour les ménages (non EI) dont les membres sont dirigeants de sociétés incluses dans un groupe de sociétés, l'estimation déclarative dans l'enquête de leur patrimoine professionnel par une estimation fondée sur la valorisation marchande de leurs parts, après application des coefficients de revalorisation sectoriels de la comptabilité nationale aux valorisations historiques des capitaux propres issues des bilans comptables des entreprises (fichier FARE) et en tenant compte des liaisons financières entre sociétés (base LIFI).

Quatre composantes du patrimoine net des ménages sont distinguées : le patrimoine financier hors patrimoine professionnel<fnref n="12" /> (les actifs sans risque formés par les liquidités, dépôts à terme, obligations et créances, assurance vie et fonds de pension, et les actifs risqués formés des actions et parts de fonds d'investissement hors patrimoine professionnel), le patrimoine immobilier, le patrimoine professionnel et les dettes. Le présent travail donne une nouvelle estimation de la distribution de patrimoine et de ses composantes, après une mise en cohérence et un recalage homothétique sur les agrégats correspondants des comptes nationaux de patrimoine<fnref n="13" /> (voir tableaux D1, D2 et D3, annexe D).

Alors que le patrimoine financier avant redressement ne représente que 35,5 % de celui de la comptabilité nationale, notre méthode de redressement permet de fortement rapprocher l'enquête des comptes nationaux en augmentant le patrimoine financier agrégé de près de 3300 milliards d'euros. Sous l'effet du redressement et du recalage sur les comptes nationaux (tableau 1), la composition du patrimoine (brut ou net) se modifie à la fois en moyenne et tout au long de la distribution :

* la part du patrimoine financier dans le patrimoine brut augmente en moyenne de 22,1 % à 35,9 % ; corrélativement celles des autres composantes et le ratio d'endettement diminuent ;

* la part du patrimoine financier dans le patrimoine brut augmente plus fortement dans les déciles supérieurs de patrimoine net qu'avant redressement ; corrélativement, celle du patrimoine immobilier se réduit plus fortement.

<footnote n="12">¹² Les actifs financiers des ménages recensés dans l'enquête ne comprennent pas les parts détenues dans les sociétés qu'ils dirigent ; ces dernières étant intégrées dans leur patrimoine professionnel. A des fins de comparabilité, des reclassements de postes des comptes nationaux ont été opérés (voir détails en annexe D).</footnote>

<footnote n="13">¹³ Voir Cordier et Girardot (2007) et Durier et al. (2012a, 2012b) pour des calages homothétiques sur les comptes nationaux de précédentes enquêtes Patrimoine.</footnote>
Le tableau 1 propose également différents indicateurs d'inégalité de richesse. Le redressement-calage du patrimoine financier conduit notamment à augmenter les inégalités mesurées de patrimoine financier, de patrimoine brut et de patrimoine net. En particulier, la part des 10 % (resp. des 1 %) les plus riches en termes de patrimoine net augmente de 5,8 (resp. 5,6) points pour atteindre 56,1 % (resp. 23,0 %) (voir aussi tableau 2).

<caption>Tableau 1 - Le patrimoine net des ménages et ses composantes (2017) – Agrégats et indicateurs d'inégalité</caption>

Encours fin d'année, en milliards d'€

<table><thead><tr><th></th><th>Enq. champ complet 1</th><th>Part dans le<br>patri. brut</th><th>Part dans le<br>patri. brut<br>redressé calé</th></tr></thead><tbody><tr><td>Actifs financiers (*)</td><td>1 645,3</td><td>0,222</td><td></td></tr><tr><td>Actifs financiers redressés (*)</td><td>4 917,4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Actifs financiers redressés calés (*)</td><td>4 636,9</td><td></td><td>0,359</td></tr><tr><td>Patrimoine logement</td><td>4 925,6</td><td>0,664</td><td></td></tr><tr><td>Patrimoine logement redressé calé</td><td>6 803,6</td><td></td><td>0,527</td></tr><tr><td>Patrimoine prof. brut et autres</td><td>851,4</td><td>0,115</td><td></td></tr><tr><td>Patrimoine prof. net et autres redressé calé</td><td>1 479,5</td><td></td><td>0,115</td></tr><tr><td><strong>Patrimoine brut (**)</strong></td><td><strong>7 422,3</strong></td><td><strong>1,000</strong></td><td></td></tr><tr><td><strong>Patrimoine brut redressé calé (**)</strong></td><td><strong>12 920,0</strong></td><td></td><td><strong>1,000</strong></td></tr><tr><td>Passifs financiers</td><td>1 049,4</td><td>0,141</td><td></td></tr><tr><td>Passifs financiers redressés calés</td><td>1 600,8</td><td></td><td>0,124</td></tr><tr><td><strong>Patrimoine net (**)</strong></td><td><strong>6 372,9</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Patrimoine net redressé calé (**)</strong></td><td><strong>11 319,2</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Indicateurs d'inégalité du patrimoine net (**)</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>avant redressement-calage</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>coefficient de Gini</td><td>0,694</td><td></td><td></td></tr><tr><td>part des 10% les plus riches en %</td><td>50,3</td><td></td><td></td></tr><tr><td>part des 1% les plus riches en %</td><td>17,4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>après redressement-calage</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>coefficient de Gini</td><td>0,733</td><td></td><td></td></tr><tr><td>part des 10% les plus riches en %</td><td>56,1</td><td></td><td></td></tr><tr><td>part des 1% les plus riches en %</td><td>23,0</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Insee, Enquête Patrimoine 2017, Comptes nationaux de patrimoine 2017 ; DGFIP, fichier ISF 2017 ; Insee-DGFIP, données comptables des entreprises (fichier FARE 2017), Insee-DGFIP-Banque de France-Orbis, base Liaisons financières (Lifi 2017) ; calculs des auteurs.

Champ complet 1 : 13 560 observations.

Calage sur les agrégats correspondants des comptes nationaux de patrimoine 2017.

(*) hors patrimoine professionnel.

(**) hors reste : hors biens durables et objets de valeur.

Note : Enq. champ complet 1/ Enq. champ complet : 125 observations perdues lors du redressement du patrimoine financier avec les données ISF.

Pour mémoire, comptes distributionnels WIL 2014 pour la France : coef. Gini=0,69 ; part des 10% les plus riches : 55,3% et part des 1% les plus riches : 23,4%.
<table><caption>Tableau 2 - Distribution redressée-calée du patrimoine net des ménages en France</caption><thead><tr><th>Strate</th><th>D0 - D1</th><th>D1-D2</th><th>D2-D3</th><th>D3-D4</th><th>D4-D5</th><th>D5-D6</th><th>D6-D7</th><th>D7-D8</th><th>D8-D9</th><th>p90-p95</th><th>p95-p99</th><th>Top 1%</th></tr></thead><tbody><tr><td>Patrimoine d'entrée de strate (en €)</td><td>&lt;0 n.d</td><td>101</td><td>2 205</td><td>17 912</td><td>73 466</td><td>156 591</td><td>243 358</td><td>353 270</td><td>517 733</td><td>863 907</td><td>1 333 107</td><td>3 123 717</td></tr></tbody></table>

Source : Insee, Enquête Patrimoine 2017, Comptes nationaux de patrimoine 2017 ; DGFIP, fichier ISF 2017 ; Insee-DGFIP, données comptables des entreprises (fichier FARE 2017), Insee-DGFIP-Banque de France-Orbis, base Liaisons financières (Lifi 2017) ; calculs des auteurs.

Champ complet 1 : 13 560 observations.

## 4. Propriétés des rendements du capital

La distribution de rendements individuels du capital est estimée par appariement des données individuelles de revenus du capital tirés des sources fiscales (fichier dit POTE) avec la distribution de patrimoine net précédemment redressée. Les rendements des différents actifs financiers incluent ici les plus-values réalisées et déclarées fiscalement. Celles-ci sont aussi tirées du fichier de déclarations de revenus (fichier POTE). Du fait de leur exonération fiscale complète ou partielle selon les actifs considérés, ce mode de calcul conduit probablement à sous-estimer les plus-values effectivement réalisées lors de transactions d'actifs ; a fortiori, il donne une image déformée des écarts de valorisation sur l'année 2017 (voir encadré 1).

Un travail préliminaire sur l'échantillon est réalisé afin de réduire les erreurs de calcul des rendements. Sont supprimées les observations pour lesquelles le patrimoine financier (hors patrimoine professionnel) est inférieur à 500 € ainsi que celles pour lesquelles le patrimoine professionnel (lorsqu'il est non nul) est inférieur à 500 € ; sont supprimées également les valeurs extrêmes des distributions de rendements de chaque composante du patrimoine net ainsi que celles du ratio d'endettement<fnref n="14" />. L'échantillon d'étude ne comprend plus que 11 872 observations.

### 4.1 Rendements du patrimoine brut et net

Le rendement du patrimoine brut du ménage *i* durant l'année *t* est défini par :

$$r_{it}^{b} = \frac{y_{it}^{f} + y_{it}^{immo} + y_{it}^{pro}}{\omega_{it}^{b}}$$

Le numérateur est la somme des revenus des actifs financiers $y^f$, des revenus du patrimoine immobilier $y^{immo}$, des revenus du patrimoine professionnel déclarés $y^{pro}$ tirés du fichier POTE (2017). Sont intégrés aux revenus des actifs financiers déclarés, les revenus de l'épargne financière réglementée non taxables calculés à partir des taux d'intérêt en vigueur<fnref n="15" />. Les revenus du patrimoine immobilier intègrent le revenu imputé du propriétaire-occupant, soit 2,17 % de son patrimoine immobilier selon les comptes du logement. Les revenus du patrimoine brut sont calculés y compris les plus-values nettes réalisées *ex post* déclarées. Le dénominateur désigne le patrimoine brut $\omega^b$, somme des trois composantes (actifs financiers, patrimoine immobilier, patrimoine professionnel) (voir encadré 1 et tableau B1 de l'annexe B).

Il s'écrit encore :

$$r_{it}^{b} = r_{it}^{f} \alpha_{it}^{f} + r_{it}^{immo} \alpha_{it}^{immo} + r_{it}^{pro} \alpha_{it}^{pro}$$

<footnote n="14">¹⁴ Sont supprimées les observations relatives aux fractiles supérieurs à 99,3 et inférieurs à 0,7 des distributions de rendements financier et immobilier, ainsi que celles pour lesquelles le ratio d'endettement (dettes/patrimoine brut) est strictement supérieur au fractile 99,5 (égal à 19,99).</footnote>

<footnote n="15">¹⁵ Voir aussi Accardo (2019).</footnote>
où $r^j$ est le rendement de l'actif $j \in \{f, immo, pro\}$ (actifs financiers, patrimoine immobilier, patrimoine professionnel), et $\alpha^j$ la part de l'actif $j$ dans le patrimoine brut $\omega^j$.

Le rendement du patrimoine net du ménage $i$ durant l'année $t$ s'écrit :

$$r_{it}^{n} = \frac{y_{it}^{f} + y_{it}^{immo} + y_{it}^{pro} - y_{it}^{dette}}{\omega_{it}^{n}}$$

Le numérateur est la somme des revenus du patrimoine nets du coût de l'endettement $y^{dette}$. Le coût de l'endettement global, privé et professionnel, du ménage est tiré de l'enquête. En cas de valeur manquante, il est calculé à partir du taux effectif global de l'enquête – en moyenne de 2,37 % pour l'endettement privé – et du taux des crédits immobiliers aux entrepreneurs individuels<fnref n="16" />. Le dénominateur désigne le patrimoine net $\omega^n$, à savoir le patrimoine brut net de l'endettement global. Cette définition, retenue notamment par Bach et al. (2020), exprime donc le revenu net en part de la richesse nette.

Il s'écrit encore :

$$r_{it}^{n} = r_{it}^{b} + (r_{it}^{b} - r_{it}^{d}) \frac{d_{it}}{\omega_{it}^{n}}$$

où $r^d$ désigne le coût unitaire de la dette et $d$ l'endettement.

Le rendement du patrimoine net est calculé pour les ménages au-dessus du dixième percentile, seuil au - dessus duquel le patrimoine net est positif.

Le rendement du patrimoine net dépend de sa composition et des rendements (ou coût) de chaque composante. Ces différents éléments évoluent fortement le long de la distribution de patrimoine net<fnref n="17" />.

Les rendements sont calculés avant taxation.

## 4.2 Composition du patrimoine brut

Dans les trois premiers déciles de richesse nette, les actifs financiers (hors patrimoine professionnel) constituent l'actif le plus important au sein du patrimoine brut et en représentent plus de 70 % en moyenne. Leur part diminue jusqu'au 6ème décile (23 % en moyenne) pour augmenter par la suite à mesure que les ménages constituent des portefeuilles en actifs financiers plus risqués.

Le poids du patrimoine immobilier dans le patrimoine brut augmente fortement dès le 2ème décile de patrimoine net pour atteindre un sommet au 6ème décile (75 % en moyenne). Il présente une courbe en U inversée, inverse de celle relative au patrimoine financier. La part du patrimoine professionnel augmente de façon monotone, d'une valeur négligeable dans le 1er décile à 5,6 % en moyenne dans le 9ème décile, pour augmenter plus fortement dans le haut de la distribution et atteindre 13,3 % dans le dernier décile.

Le poids de l'endettement diminue avec la richesse nette. Pouvant atteindre un niveau extrêmement élevé dans le 1er décile de patrimoine net (en moyenne plus de 200 %), il se réduit continuellement à partir du 4ème décile (25,1 % en moyenne) et devient inférieur en moyenne à 5 % dans le dernier décile (voir graphique 1).

<footnote n="16">¹⁶ Egal à 2,36 %, source : Statistiques monétaires et financières de la Banque de France</footnote>

<footnote n="17">¹⁷ Voir aussi graphique B3 en annexe B, autre définition du rendement du patrimoine net.</footnote>
## Graphique 1 - Composition du patrimoine brut (en part) et poids de l'endettement

Par strate de patrimoine net
(en moyenne)

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Source : Insee, Enquête Patrimoine 2017, Comptes nationaux de patrimoine 2017 ; DGFIP, fichier ISF 2017 ; Insee-DGFIP, données comptables des entreprises (fichier FARE 2017), Insee-DGFIP-Banque de France-Orbis, base Liaisons financières (Lifi 2017) ; calculs des auteurs.

Champ d'étude : 11 872 observations.

Le centile supérieur de la distribution de patrimoine net des ménages en France (sur le champ considéré) alloue en moyenne 43 % de son patrimoine brut aux actifs financiers hors patrimoine professionnel, 32 % au patrimoine immobilier et 25 % au patrimoine professionnel. Son endettement ne représente que 3 % de son patrimoine brut. La part du patrimoine professionnel dans le centile supérieur est comparable (resp. inférieure) à celle observée sur données suédoises (Bach et al., 2020) (resp. norvégiennes) (Fagereng et al., 2020a)<fnref n="18" />.

### 4.3 Rendements des différents actifs et rendement de la richesse nette

Les rendements des différents actifs apparaissent bien corrélés au niveau de richesse nette. Le graphique 2 présente l'évolution des rendements moyen et médian des actifs financiers selon la distribution de patrimoine financier des ménages et le graphique 3 selon la distribution du patrimoine net total des ménages. Le rendement moyen (resp. médian) financier des ménages du 10ème décile de patrimoine financier est supérieur de 0,6 point (resp. 1,2 point) de pourcentage à celui des ménages du 1er décile. Ce constat est confirmé par un classement des ménages selon leur niveau de patrimoine net plutôt que de patrimoine financier : on observe un écart de 0,9 point de pourcentage pour la moyenne (resp. 0,8 pour la médiane) entre le dernier décile de patrimoine net et le 1er.

<footnote n="18">¹⁸ En Suède, les 1% les plus riches des ménages allouent 27% de leur patrimoine brut au « private equity », alors qu'en Norvège, ils allouent de 36% à 85% à mesure que l'on monte dans le centile supérieur.</footnote>
## Graphique 2 - Rendement du patrimoine financier

Par strate de patrimoine financier

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Source : Insee, Enquête Patrimoine 2017, Comptes nationaux de patrimoine 2017 ; DGFIP, fichiers ISF 2017, POTE 2017 ; Insee-DGFIP, données comptables des entreprises (fichier FARE 2017), Insee-DGFIP-Banque de France-Orbis, base Liaisons financières (Lifi 2017) ; calculs des auteurs.

Champ d'étude : 11872 observations.

## Graphique 3 - Rendement du patrimoine financier

Par strate de patrimoine net

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Source : Insee, Comptes nationaux de patrimoine 2017, Enquête Patrimoine 2017 ; DGFIP, fichiers ISF 2017, POTE 2017 ; Insee-DGFIP, données comptables des entreprises (fichier FARE 2017), Insee-DGFIP-Banque de France-Orbis, base Liaisons financières (Lifi 2017) ; calculs des auteurs.

Champ d'étude : 11872 observations.

Le rendement moyen estimé du patrimoine financier (hors patrimoine professionnel), calculé hors plus-values, se situe à 1,5 %, à un niveau cohérent avec le taux financier moyen agrégé de 1,6 % en 2017 estimé sur le champ complet à partir des statistiques monétaires et financières de la Banque de France (voir tableau B2 en annexe B).

Le rendement du patrimoine immobilier apparaît également corrélé avec le niveau de patrimoine immobilier et de richesse nette des ménages. Étant donné le mode de construction de ce rendement pour les ménages propriétaires-occupants de leurs biens immobiliers (voir plus haut), l'augmentation du rendement moyen du patrimoine immobilier, plus nette à partir du 9ème décile, résulte de celle du rendement de l'immobilier locatif (voir graphique 4).
Graphique 4 - Rendement du patrimoine immobilier

Par strate de patrimoine net
(en moyenne)

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

Source : Insee, Comptes nationaux de patrimoine 2017, Enquête Patrimoine 2017 ; DGFIP, fichiers ISF 2017, POTE 2017 ; Insee-DGFIP, données comptables des entreprises (fichier FARE 2017), Insee-DGFIP-Banque de France-Orbis, base Liaisons financières (Lifi 2017) ; calculs des auteurs.

Champ d'étude : 11 872 observations.

En première hypothèse, le rendement du patrimoine professionnel des dirigeants est supposé homogène. De façon conservatrice, il est supposé égal à 80 % du rendement boursier, donc égal à 5,0 % pour le rendement y compris plus-values et 2,5 % pour le rendement hors plus-values.

Enfin, le coût moyen de la dette présente des inflexions selon le niveau de patrimoine net. En particulier, le coût moyen de l'endettement privé est maximal dans le 1er décile de patrimoine net, strate qui regroupe des ménages très fortement endettés. Il présente des fluctuations entre le 2ème et le 6ème décile, dont plusieurs hypothèses peuvent justifier l'origine (prêts à taux zéro...), pour diminuer par la suite.

Les rendements du patrimoine brut et net augmentent globalement entre le 2ème et le dernier décile de patrimoine net sous l'effet de l'évolution de la composition du patrimoine le long de la distribution de patrimoine net et des augmentations relatives des rendements des différentes composantes. La comparaison de l'évolution du rendement du patrimoine net à celle du rendement du patrimoine brut souligne l'impact sur le niveau du rendement du patrimoine net de la forte concentration de l'endettement dans le bas de la distribution de la richesse nette. En revanche, au-delà du 5ème décile de richesse nette, la diminution du ratio d'endettement contribue à l'augmentation du rendement du patrimoine net et à la réduction de l'écart entre rendement du patrimoine brut et rendement du patrimoine net. Enfin, à mesure que l'on s'approche du haut de la distribution de patrimoine net, l'impact relatif du coût de l'endettement diminue et celui des revenus financiers augmente, en raison à la fois de l'augmentation du rendement financier et du renforcement de son poids relatif dans le portefeuille d'actifs des ménages. Le rendement du patrimoine net augmente de 3,3 points de pourcentage entre le 2ème décile et le dernier décile et les rendements du patrimoine brut et du patrimoine net augmentent resp. de 0,3 et 0,4 point de pourcentage entre le 9ème décile et le 10ème décile (voir graphique 5)<fnref n="19" />.

<footnote n="19">¹⁹ Voir aussi graphique B3 en annexe B pour l'autre définition du rendement du patrimoine net.</footnote>
Graphique 5 - Rendements du patrimoine brut et du patrimoine net

Par strate de patrimoine net
(en moyenne)

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

Source : Insee, Comptes nationaux de patrimoine 2017, Enquête Patrimoine 2017 ; DGFIP, fichiers ISF 2017, POTE 2017 ; Insee-DGFIP, données comptables des entreprises (fichier FARE 2017), Insee-DGFIP-Banque de France-Orbis, base Liaisons financières (Lifi 2017) ; calculs des auteurs.

Champ d'étude : 11 872 observations.

Note : le rendement du patrimoine net est calculé pour les ménages au-dessus du dixième percentile, seuil au-dessus duquel le patrimoine net est positif.

Les profils d'évolution des rendements du patrimoine brut et net le long de la distribution de patrimoine net sont proches de ceux estimés par Bach *et al.* (2020) sur données suédoises 2000-2007 et par Fagereng *et al.* (2020a) sur données norvégiennes 2005-2015 (graphique 5 et graphique B3 annexe B). Toutefois, l'amplitude de l'écart de rendement entre le bas de la distribution de patrimoine net (strate du 1er ou 2ème décile) et le haut (strate du dernier décile ou centile) serait moindre en France que celle mesurée dans ces autres études.

5. Conclusion

La présente étude estime les distributions jointes des rendements du patrimoine et du patrimoine sur une
nouvelle base de données complétant l'enquête Patrimoine française avec des sources fiscales
administratives. Elle met en évidence des différences de rendement entre ménages résultant à la fois de
différences de portefeuille et d'une hétérogénéité de rendements pour des actifs similaires. Les ménages
les plus riches gagnent ainsi des rendements moyens de leur patrimoine net plus élevés relativement au
reste de la population, ce qui pourrait contribuer à expliquer la hausse des inégalités de patrimoine
observées au cours des dernières décennies.

Cette étude, ne portant que sur l'année 2017 et s'appuyant sur des hypothèses spécifiques de
redressement, ouvre la voie à différents travaux d'approfondissement à la fois en termes de construction
de base de données et de modélisation. Il serait notamment intéressant de compléter l'étude sur une
année particulière par une analyse dynamique des inégalités de revenu, de rendement et de richesse en
mobilisant les enquêtes Patrimoine antérieures et les sources fiscales fiables (voir les travaux de Kuhn
et al. (2020) sur la dynamique de la richesse depuis l'après-guerre aux États-Unis et ceux de Garbinti et
al. (2021) pour la France à partir des comptes distributionnels de patrimoine du WIL depuis le milieu
de la décennie quatre-vingt). Par ailleurs, la simulation d'un modèle d'équilibre partiel des ménages ou
d'équilibre général à agents hétérogènes, calibré pour la France, notamment à partir des résultats
empiriques de l'estimation de la distribution jointe des rendements du capital et du patrimoine net,
permettrait de quantifier la contribution des rendements aux inégalités de richesse en France.
## RÉFÉRENCES

Accardo J. (2019), « Le revenu des ménages selon la comptabilité nationale et selon l'enquête Revenus Fiscaux et Sociaux (ERFS) », *Document de travail Insee*, n°F1905.

Aiyagari S. R. (1994), « Uninsured idiosyncratic risk and aggregate saving », *The Quarterly Journal of Economics*, vol. 109, n°3, pp. 659–684.

André M. et Meslin O. (2021), « Et pour quelques appartements de plus : Étude de la propriété immobilière des ménages et du profil redistributif de la taxe foncière », *Document de travail Insee*, n°2021-04.

Arellano M., Blundell R. et Bonhomme S. (2017), « Earnings and consumption dynamics: a nonlinear panel data framework », *Econometrica*, vol. 85, n°3, pp. 693–734.

Atkinson A. B. (2007), « Measuring top incomes: methodological issues », in *Top incomes over the twentieth century: A contrast between continental European and English-speaking countries*, edited by Atkinson A. B. and Piketty T., vol. 1, pp.18–42, Oxford University Press.

Bach L., Calvet L.E. et Sodini P. (2020), « Rich pickings? risk, return, and skill in household wealth », *American Economic Review*, vol.110, n°9, pp. 2703–47. doi : 10.1257/aer.20170666.

Batty M., Bricker J., Briggs J., Friedman S., Nemschoff D., Nielsen E., Sommer K. et Volz A. H. (2020), « The Distributional Financial Accounts of the United States », in *National Bureau of Economic Research, Inc*.

Benhabib J. et Bisin A. (2018), « Skewed wealth distributions: Theory and empirics », *Journal of Economic Literature*, vol. 56, n°4, pp. 1261–91.

Benhabib J., Bisin A. et Luo M. (2019), « Wealth distribution and social mobility in the US: A quantitative approach », *American Economic Review*, vol. 109, n°5, pp. 1623–47.

Benhabib V., Bisin A. et Zhu S. (2011), « The distribution of wealth and fiscal policy in economies with finitely lived agents », *Econometrica*, vol. 79, n°1, pp. 123–157.

Blanchet T., Flores I. et Morgan M. (2022), « The weight of the rich: improving surveys using tax data », *Journal of Economic Inequality*, vol. 20, pp. 119–150.

Bloch L. et Sédillot F. (2020), « Pension wealth, household net worth and inequalities », Preliminary draft, July7, 2020.

Bonhomme S. et Robin J.-M. (2009), « Assessing the equalizing force of mobility using short panels: France, 1990–2000 », *The Review of Economic Studies*, vol. 76, n°1, pp. 63–92.

Bricker J., Goodman S., Moore K. B. et Volz A. H. (2020), « Wealth and income concentration in the SCF: 1989–2019 », *FEDS Notes*. Washington: Board of Governors of the Federal Reserve System, September 28, 2020. https://doi.org/10.17016/2380-7172.2795.

Bricker J., Hansen P. et Volz A. H. (2019), Wealth concentration in the U.S. after augmenting the upper tail of the survey of consumer finances, *Economics Letters*, n°184, issue C. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2019.108659.

Bricker J., Henriques A. et Hansen P. (2018), « How much has wealth concentration grown in the United States? A re-examination of data from 2001-2013 », *Finance and Economics Discussion Series*, n°2018-024. Washington: Board of Governors of the Federal Reserve System. https://doi.org/10.17016/FEDS.2018.024.

Burkhauser R. V., Hérault N., Jenkins S. P. et Wilkins R. (2017), « Top incomes and inequality in the UK: reconciling estimates from household survey and tax return data », *Oxford Economic Papers*, vol.70, n°2, pp. 301–326. https://doi.org/10.1093/oep/gpx041.

Burkhauser R. V., Hérault N., Jenkins S. P. et Wilkins R. (2018), « Survey under-coverage of top incomes and estimation of inequality: What is the role of the UK’s spi adjustment? », *Fiscal Studies*, vol. 39, n°2, pp. 213–240. https://doi.org/10.1111/1475-5890.12158.
Cagetti M. et De Nardi M. (2006), «Entrepreneurship, frictions, and wealth », *Journal of Political Economy*, vol. 114, n°5, pp. 835-870.

Castaneda A., Diaz-Gimenez J. et Rios-Rull J.-V. (2003), «Accounting for the US earnings and wealth inequality », *Journal of Political Economy*, vol. 111, n°4, 818–857.

Chesher A. et Schluter C. (2002), « Welfare measurement and measurement error », *The Review of Economic Studies*, vol. 69, n°2, pp. 357–378.

Cioffi R.A. (2021), « Heterogeneous risk exposure and the dynamics of wealth inequality », *Job Market Paper*, Princeton University.

Cordier M. et Girardot P. (2007), « Comparaison et recalage des montants de l'enquête patrimoine sur la comptabilité nationale », *Document de travail Insee*, n°F0702.

De Nardi M. (2004), « Wealth inequality and intergenerational links », *The Review of Economic Studies*, vol. 71, n°3, pp. 743–768.

De Nardi M. et Fella G. (2017), « Saving and wealth inequality », *Review of Economic Dynamics*, vol. 26, pp. 280–300.

Durier S., Richet-Mastain L. et Vanderschelden M. (2012a), « Les disparités entre ménages dans les comptes nationaux : de l’épargne au patrimoine ». *Insee Références*, L’économie française, édition 2012.

Durier S., Richet-Mastain L. et Vanderschelden M. (2012b), « Une décomposition du compte de patrimoine de la comptabilité nationale par catégorie de ménages en 2003 », *Document de travail Insee*, n°F12014.

EG LMM (2020), « Understanding household wealth: linking macro and micro data to produce distributional financial accounts », *Statistics Paper Series*, n°37, ECB.

Fagereng A., Gomez M., Gouin-Bonenfant É, Holm M., Moll B. et Natvik G. (2022), « Asset-Price Redistribution », *Paper*.

Fagereng A., Holm M., Moll B. et Natvik G. (2021), « Saving Behavior Across the Wealth Distribution », *NBER Working Paper*, n° 26588.

Fagereng A., Guiso L., Malacrino D. et Pistaferri L. (2020a), « Heterogeneity and Persistence in Returns to Wealth », *Econometrica*, vol. 88, pp. 115-170. https://doi.org/10.3982/ECTA14835

Fagereng A., Holm M. et Torstensen, K (2020b), « Housing Wealth in Norway, 1993-2015 », *Journal of Economic and Social Measurement*, vol. 45, n°1, pp. 65-81. https://doi.org/10.3233/JEM-200471.

Feenberg D. R. et Poterba J. M. (2000), « The Income and Tax Share of Very High-Income Households, 1960-1995 », *American Economic Review*, vol. 90, n°2, pp. 264-270.

Gabaix X., Lasry J.-M., Lions P.-L. et Moll B. (2016), « The dynamics of inequality », *Econometrica*, vol. 84, n°6, pp. 2071–2111.

Garbinti B., Goupille-Lebret J., et Piketty T. (2021), « Accounting for Wealth-Inequality Dynamics: Methods, Estimates and Simulations for France », *Journal of the European Economic Association*, vol.19, n°1, 620-663, https://doi.org/10.1093/jeea/jvaa025.

Geweke J. et Keane M. (2000), « An empirical analysis of earnings dynamics among men in the PSID: 1968–1989 », *Journal of econometrics*, vol. 96, n°2, pp. 293–356.

Gomez M. et Gouin-Bonenfant É. (2020), « A Q-Theory of Inequality », *Paper*, Columbia University.

Gomez M. (2019), « Asset Prices and Wealth Inequality », *Paper*, Columbia University.
Guvenen F., Kambourov G., Kuruscu B., Ocampo-Diaz S., et Chen D. (2019), « Use it or lose it: Efficiency gains from wealth taxation », *NBER Working Paper*, n° 26284.

Guvenen F., Karahan F., Ozkan S. et Song J. (2021), « What do data on millions of US workers reveal about life-cycle earnings dynamics? » *Econometrica*, vol. 89, n°5, pp. 2303-2339. https://doi.org/10.3982/ECTA14603.

Guvenen F., Ozkan S. et Song J. (2014), « The nature of countercyclical income risk », *Journal of Political Economy*, vol. 122, n°3, pp. 621–660.

Hlasny V. et Verme P. (2017), « The impact of top incomes biases on the measurement of inequality in the United States », *ECINEQ, Society for the Study of Economic Inequality*, Working Paper, n°452, nov. 2017.

Hubmer J., Krusell P. et Smith A. A. Jr. (2020), « Sources of Us wealth inequality: Past, present, and future », in *NBER Macroeconomics Annual 2020*, vol. 35, University of Chicago Press.

Jones C. I. et Kim J. (2018), « A Schumpeterian model of top income inequality », *Journal of Political Economy*, n°126, vol. 5, pp1785–1826.

Kaymak B. et Poschke M. (2016), « The evolution of wealth inequality over half a century: The role of taxes, transfers and technology », *Journal of Monetary Economics*, vol. 77, issue C, pp. 1–25.

Kartashova K. (2014), « Private Equity Premium Puzzle Revisited », *American Economic Review*, vol. 104, n°10, pp. 3297-3334. DOI: 10.1257/aer.104.10.3297.

Krusell P. et Smith A. A. Jr. (1998), « Income and wealth heterogeneity in the macroeconomy », *Journal of Political Economy*, vol. 106, n°5, pp. 867–896.

Kuhn M., Schularick M. et Steins U. I. (2020), « Wealth and Income Inequality in America, 1949-2016 », *Journal of Political Economy*, vol. 128, n°9, pp. 3469-3519.

Martínez-Toledano C. (2017), « Housing Bubbles, Offshore Assets and Wealth Inequality in Spain », *WID.world Working Paper Series*, n°2017/19.

Magnac T. et Roux S. (2021), « Heterogeneity and Wage Inequalities over the Life Cycle », *European Economic Review*, vol. 134,103715.

Moskowitz T. J. et Vissing-Jørgensen A. (2002), « The Returns to Entrepreneurial Investment: A Private Equity Premium Puzzle? », *American Economic Review*, vol. 92, n°4, pp. 745-778. DOI: 10.1257/00028280260344452.

Piketty T. (2013), *Le capital au 21ème siècle*, Paris : Editions du Seuil.

Piketty T. et Saez E. (2003), « Income Inequality in the United States, 1913–1998 », *The Quarterly Journal of Economics*, vol. 118, n° 1, pp. 1–41.

Quadrini V. (2000), « Entrepreneurship, Saving and Social Mobility? », *Review of Economic Dynamics*, vol. 3, n°1, 1-40.

Robbins J.A. (2018), « Capital Gains and the Distribution of Income in the United States », *Paper*.

Saez E., Yagan D. et Zucman G. (2021), « Capital Gains Withholding », *Preliminary draft*.

Saez E. et Zucman G. (2020a), « Labor and Capital in American Businesses », *slides*.

Saez E. et Zucman G. (2020b), « Trends in US Income and Wealth Inequality: Revising After the Revisionists », *NBER Working Paper*, n° 27921.

Saez E. et Zucman G. (2016), « Wealth inequality in the United States since 1913: Evidence from capitalized income tax data », *The Quarterly Journal of Economics*, vol. 131, n°2, pp. 519–578.
Smith M., Yagan D., Zidar O. et Zwick E. (2019), « Capitalists in the Twenty-first Century », *The Quarterly Journal of Economics*, vol.134, n°4, pp. 1675-1745.

Smith M., Zidar O. et Zwick E. (2021), « Top wealth in America: New estimates and implications for taxing the rich », *NBER Working Paper*, n°29374.

Vermeulen Ph. (2018), « How fat is the top tail of the wealth distribution rich », *Review of Income and Wealth*, series 64, n°2, pp. 357-387. https://doi.org/10.1111/roiw.12279

Xavier I. (2020), « Wealth Inequality in the US: the Role of Heterogeneous Returns Century », Job Market Paper.
Annexe A – La construction du capital par la méthode par capitalisation

La méthode par capitalisation estime la valeur $A_{ikt}$ d'un actif de type $k$ d'une unité fiscale $i$ à la date $t$ en capitalisant (à l'infini) le flux de revenus que rapporte cet actif de type $k$ à un taux de rendement spécifique $r_{kt}$ :

$$A_{ikt} = \frac{revenus_{ikt}}{r_{kt}} \quad (1)$$

ou encore :

$$A_{ikt} = revenus_{ikt} * b_{kt}$$

avec $b_{kt}$ facteur de capitalisation égal à l'inverse du taux de rendement $r_{kt}$.

Dans la méthode par capitalisation calée sur la comptabilité nationale utilisée par les chercheurs du WIL, en particulier par Saez et Zucman (2016, 2020) pour les États-Unis et Garbinti et al. (2021) pour la France, le taux de rendement $r_{kt}$ de chaque classe d'actif $k$ taxable considéré ($k=1...K$) est pris égal au ratio de l'agrégat sur l'ensemble des unités fiscales $i$ ($i=1...N$) des revenus de type $k$ à la valeur de l'agrégat $A_{kt}$ de type $k$ de la comptabilité nationale à la date $t$ :

$$r_{kt} = \frac{(\sum_{i=1}^{N} revenus_{ikt})}{A_{kt}} \quad (2)$$

Pour chaque classe d'actifs taxables, les flux de revenus sont tirés des déclarations fiscales. Ils intègrent ou non les gains en capital réalisés taxables. Comme le soulignent Saez et Zucman (2016), la technique de la capitalisation n'impose pas de connaître le « vrai » taux de rendement de l'actif considéré.
# Annexe B - Tableaux et graphiques supplémentaires

<table><caption>## Tableau B1- Revenus du capital et sources</caption><thead><tr><th>Composante du patrimoine net</th><th>Sources du revenu du capital (hors plus-values)</th><th>Source des plus-values réalisées déclarées</th></tr></thead><tbody><tr><td>Numéraire, livrets, dépôts à terme, assurance-vie...</td><td>Taux réglementés, enquête Patrimoine et estimation pour l'encours</td><td>0</td></tr><tr><td>Actions cotées, OPC non monétaires et autres</td><td>Déclarations fiscales de revenu</td><td>Déclarations fiscales de revenu</td></tr><tr><td>Patrimoine professionnel</td><td>Taux de 2,5% et estimation de l'encours</td><td>Taux de 2,5% et estimation de l'encours</td></tr><tr><td>Patrimoine immobilier</td><td></td><td></td></tr><tr><td>• Ménages propriétaires occupants</td><td>• Taux de 2,17% et enquête Patrimoine pour l'encours</td><td>• 0</td></tr><tr><td>• Autres</td><td>• Déclarations fiscales de revenu</td><td>• Déclarations fiscales de revenu</td></tr><tr><td>Dette</td><td>Enquête Patrimoine pour taux et encours</td><td>0</td></tr></tbody></table>

<table><caption>## Tableau B2- Encours et rendements financiers agrégés en 2017</caption><thead><tr><th></th><th>Numéraire, DAV, LVA, LVB, LDDS, CEL et LEP</th><th>Dépots à terme et PEL</th><th>Actions cotées et OPC non monétaires</th><th>Actions non cotées et autres participations</th><th>Assurance vie</th><th>Total hors actions non cotées et autres participations</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>Encours fin d'année (en millions €)</td><td>1 158 957</td><td>342 585</td><td>567 797</td><td>890 490</td><td>1 709 237</td><td>3 778 576</td><td>4 669 066</td></tr><tr><td>Part des actifs financiers en fin d'année</td><td>0,248</td><td>0,073</td><td>0,122</td><td>0,191</td><td>0,366</td><td>0,809</td><td>1</td></tr><tr><td>Part des actifs financiers dans le total hors actions non cotées et autres particip. en fin d'année</td><td>0,307</td><td>0,091</td><td>0,150</td><td>0,000</td><td>0,452</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>Rendement en moy. annuelle (y compris bénéfices réinvestis)</td><td>0,0037</td><td>0,0070</td><td>0,0629</td><td>0,0504</td><td>0,0538</td><td>0,0356</td><td>0,0384</td></tr><tr><td>Rendement en moy. annuelle (hors bénéfices réinvestis)</td><td>0,0037</td><td>0,0070</td><td>0,0302</td><td>0,0242</td><td>0,0180</td><td>0,0144</td><td>0,0163</td></tr></tbody></table>

Source : Statistiques monétaires et financières (Banque de France) ; Comptes financiers nationaux (Insee et Banque de France) ; calcul des auteurs.

Note : le rendement des actions est lissé sur 20 ans ; le rendement des actions non cotées est conventionnellement fixé à 0,8 fois celui des actions cotées
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Graphique B1- Fonction quantile des valeurs mobilières déclarées à l'ISF</figcaption></figure>

Source : DGFIP, fichier ISF 2017 ; calculs des auteurs.
Champ : Ménages possédant un patrimoine net >=2570 000€, assujettis à l'ISF
Note : Pour des raisons d'échelle, seuls les fractiles<=99,5% sont représentés.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Graphique B2- Fonction quantile du patrimoine financier de l'enquête avant et après redressement</figcaption></figure>

Source : Insee, Enquête Patrimoine 2017 ; DGFIP, fichier ISF ; calculs des auteurs.
Champ complet 1 : 13560 observations.
Note : Pour des raisons d'échelle, seuls les fractiles<=99,5% sont représentés.
Graphique B3 - Rendements du patrimoine brut et du patrimoine net (définition bis)

Par strate de patrimoine net
(en moyenne)

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Source : Insee, Comptes nationaux de patrimoine 2017, Enquête Patrimoine 2017 ; DGFIP, fichiers ISF 2017, POTE 2017 ; Insee-DGFIP, données comptables des entreprises (fichier FARE 2017), Insee-DGFIP-Banque de France-Orbis, base Liaisons financières (Lifi 2017) ; calculs des auteurs.

Champ d'étude : 11 872 observations.

Note : le rendement du patrimoine net (déf. bis) est ici défini par le revenu de la richesse nette, exprimé en part du total des actifs bruts :

$$r_{it}^{n} = \frac{y_{it}^{f} + y_{it}^{immo} + y_{it}^{pro} - y_{it}^{dette}}{\omega_{it}^{b}}$$

Il s'écrit encore :

$$r_{it}^{n} = r_{it}^{b} - r_{it}^{d} \frac{d_{it}}{\omega_{it}^{b}}$$

Cette définition exprime le revenu rapporté par la richesse nette en part du total des actifs bruts. C'est la définition retenue par Fagereng et al. (2020a). Le signe du rendement ne dépend alors que de celui du revenu (et non de celui de la richesse nette), évitant ainsi la possibilité d'estimer un rendement individuel positif alors qu'à la fois le revenu et le patrimoine net seraient négatifs ou un rendement individuel infini en cas de richesse nette nulle. Cette définition du rendement correspond à celle du *return on assets* (ROA) : elle mesure le revenu net qu'un investisseur est capable de générer à partir d'1 € de capital.
# Annexe C – Caractérisation théorique de l’impact du choix du seuil de redressement

On considère $Q_X$ la fonction quantile empiriquement observée et $Q_{X'}$ la fonction quantile statistiquement redressée du patrimoine financier sur le champ complet de l'enquête Patrimoine. On considère également $Q_Z$ et $Q_Y$ les deux fonctions quantiles du patrimoine financier empiriquement observées sur le seul champ restreint des patrimoines supérieurs à 2 750 000 €, respectivement dans l'enquête Patrimoine et dans les données fiscales de l'impôt de solidarité sur la fortune (ISF). Par hypothèse, on suppose que $Q_Y$ représente la "vraie" distribution pour les plus hauts patrimoines financiers.

On rappelle que la méthode de redressement utilisée s'appuie formellement sur l'imputation :

$$Q_{X'}(u) = \frac{1}{\lambda(u)} Q_X(u) \quad \text{si } u < \bar{u}$$

$$Q_{X'}(u) = Q_Y \circ Q_Z^{-1} \circ Q_X(u) \quad \text{si } u \geq \bar{u}$$

avec

$$\frac{1}{\lambda(u)} = 1 + \left( \frac{1}{\lambda(\bar{u})} - 1 \right) \frac{u}{\bar{u}}$$

Le seuil $\bar{u}$ de redressement du patrimoine financier sur le champ complet de l'enquête Patrimoine est fixé empiriquement à une valeur supérieure au seuil minimal de 0,990 au-dessus duquel le patrimoine financier correspondant aux valeurs mobilières déclarées dans le fichier ISF est jugé fiable. Il est de plus fixé en visant un recalage de la distribution redressée cohérent en moyenne statistique avec les données de la comptabilité nationale. La fonction $\bar{u} \to \lambda(\bar{u})$, appelée taux de sous-déclaration au seuil $\bar{u}$, est définie comme le rapport des valeurs mobilières déclarées dans l'enquête Patrimoine à celles déclarées dans le fichier ISF. Il a été constaté empiriquement que ce taux de sous-déclaration était une fonction croissante du seuil de redressement $\bar{u}$. Enfin, comme l'indiquent les formules précédentes, dans le bas de la distribution $[0, \bar{u}]$, la méthode de redressement s'appuie sur une interpolation linéaire de l'inverse du taux de redressement. Sur le haut de la distribution $[\bar{u}, 1]$, le redressement conduit à imputer directement les valeurs mobilières déclarées à l'ISF. La fonction $\bar{u} \to \lambda(\bar{u})$, définie sur $[0.990, 1]$, est ainsi supposée continue, dérivable et croissante.

A partir de Chesher et Schlüter (2002), cette annexe vise à caractériser la sensibilité au choix du seuil $\bar{u}$ de la moyenne et du coefficient de Gini de la distribution redressée du patrimoine financier.

Pour $p \in [0, 1]$, on définit la valeur de la courbe de Lorenz au fractile $p$ :

$$\mathcal{L}(p) = \frac{\int_{0}^{p} Q_{X'}(u) du}{\int_{0}^{1} Q_{X'}(u) du} \qquad (1)$$

où $Q_{X'}$ est la fonction quantile de la distribution redressée. Le numérateur et le dénominateur de cette expression sont alors deux fonctions de la valeur du seuil de redressement $\bar{u}$.

Pour mémoire, la valeur du patrimoine moyen et du coefficient de Gini de la distribution redressée sont donnés par :

$$\int_{0}^{1} Q_{X'}(u) du = \mathbf{E}(X') \\ \mathcal{GINI} = 1 - 2 \int_{0}^{1} \mathcal{L}(p) dp$$

Avec les notations précédentes, on définit la fonction $\alpha(u) = (\frac{1}{\lambda(u)} - 1) \frac{1}{u}$ afin de rendre explicite la dépendance du numérateur et du dénominateur de $\mathcal{L}(p)$ au seuil $\bar{u}$. On commence ici par l'étude du dénominateur, noté par la suite $\Psi$ :
$$
\begin{align*}
\Psi(\bar{u}) &= \int_{0}^{1} Q_{X'}(u; \bar{u}) du \\
&= \int_{0}^{\bar{u}} Q_{X}(u) du + \alpha(\bar{u}) \int_{0}^{\bar{u}} u Q_{X}(u) du + \int_{\bar{u}}^{1} Q_{Y} \circ Q_{Z}^{-1} \circ Q_{X}(u) du
\end{align*}
$$

On souhaite calculer une approximation à l'ordre 1 de Ψ au voisinage d'une valeur ¯u : pour cela, on calcule
Ψ(¯u + θ) − Ψ(¯u), avec θ > 0, ce qui correspond au cas d'une augmentation du seuil. Pour θ → 0, il vient :

$$
\begin{align*}
\Psi(\bar{u} + \theta) - \Psi(\bar{u}) &= Q_X(\bar{u}) \cdot \theta \\
&\quad + \left( \alpha'(\bar{u}) \int_0^{\bar{u}} u Q_X(u) du \right) \cdot \theta \\
&\quad + (\alpha(\bar{u}) \bar{u} Q_X(\bar{u})) \cdot \theta \\
&\quad - Q_Y \circ Q_Z^{-1} \circ Q_X(\bar{u}) \cdot \theta + o(\theta)
\end{align*}
$$

On a donc :

$$
\begin{align*}
\Psi'(\bar{u}) &= \left( \alpha'(\bar{u}) \int_{0}^{\bar{u}} u Q_{X}(u) du \right) \\
&\quad + Q_{X}(\bar{u}) \left( 1 + \left( \frac{1}{\lambda(\bar{u})} - 1 \right) \right) \\
&\quad - Q_{Y} \circ Q_{Z}^{-1} \circ Q_{X}(\bar{u})
\end{align*}
$$

Par construction, on a de plus : $\frac{1}{\lambda(\bar{u})} Q_X(\bar{u}) = Q_Y \circ Q_Z^{-1} \circ Q_X(\bar{u})$. Ainsi :

$$
\Psi'(\bar{u}) = \alpha'(\bar{u}) \int_{0}^{\bar{u}} u Q_{X}(u) du
$$

On a :

$$
\alpha'(\bar{u}) = -\frac{1}{\bar{u}^2} \left( \frac{1}{\lambda(\bar{u})} - 1 \right) - \frac{1}{\bar{u}} \frac{\lambda'(\bar{u})}{\lambda(\bar{u})^2}
$$

Pour rappel, il a été constaté empiriquement que le taux de sous-déclaration λ était dans nos données une fonction croissante du seuil ū avec 0 < λ(ū) < 1, ce qui permet d’affirmer que α'(ū) < 0. On a de plus

$$
\lim_{\bar{u} \to 1} \int_{0}^{\bar{u}} u Q_{X}(u) du = \int_{0}^{1} u Q_{X}(u) du > 0
$$

donc, par continuité, il existe un certain seuil ū tel que pour ū > ū, ∫_0^u uQ_X(u)du > 0 et donc Ψ'(ū) < 0.

On en conclut qu’à partir d’un certain seuil u, le dénominateur de L(p), qui correspond à l’expression du patrimoine moyen E(X') de la distribution redressée, est ainsi une fonction décroissante de la valeur du seuil de redressement u > u. Ceci correspond en partie à l’intuition : lorsque le seuil augmente, le redressement de la queue de distribution du patrimoine à partir des données administratives est effectif pour une fraction plus faible des ménages les plus riches et le patrimoine moyen calculé à partir de la nouvelle distribution (redressée à un seuil u + θ plus élevé) est donc inférieur (graphique C1).

Considérons maintenant l’intégrale $\int_0^1 \mathcal{L}(p) dp$ :

$$
\begin{align*}
\int_{0}^{1} \mathcal{L}(p) dp &= \frac{1}{\mathbf{E}(X')} \int_{p=0}^{1} \left( \int_{u=0}^{p} Q_{X'}(u; \bar{u}) du \right) dp \\
&= \frac{\Phi(\bar{u})}{\Psi(\bar{u})}
\end{align*}
$$

avec Ψ(ū) précédemment défini et

$$
\Phi(\bar{u}) = \int_{p=0}^{1} \left( \int_{u=0}^{p} Q_{X'}(u; \bar{u}) du \right) dp = \int_{u=0}^{1} \left( \int_{p=u}^{1} Q_{X'}(u; \bar{u}) dp \right) du = \int_{0}^{1} (1-u) Q_{X'}(u; \bar{u}) du
$$
en permutant l'ordre d'intégration par le théorème de Fubini, valide puisque $0 \le u \le p \le 1$. En développant :

$$
\begin{align*}
\Phi(\bar{u}) &= \int_{0}^{1} (1-u)Q_{X'}(u; \bar{u})du \\
&= \int_{0}^{\bar{u}} (1-u)Q_{X}(u)du + \alpha(\bar{u}) \int_{0}^{\bar{u}} u(1-u)Q_{X}(u)du + \int_{\bar{u}}^{1} (1-u)Q_{Y} \circ Q_{Z}^{-1} \circ Q_{X}(u)du
\end{align*}
$$

Un calcul analogue au précédent fournit alors :

$$
\Phi'(\bar{u}) = \alpha'(\bar{u}) \int_{0}^{\bar{u}} (1-u)uQ_{X}(u)du
$$

Le signe de la dérivée du quotient $\int_0^1 \mathcal{L}(p)dp$ se déduit de celui de :

$$
\begin{align*}
\Phi'(\bar{u})\Psi(\bar{u}) - \Phi(\bar{u})\Psi'(\bar{u}) &= \alpha'(\bar{u}) \left\{ \int_0^{\bar{u}} (1-u)uQ_X(u)du \int_0^{\bar{u}} Q_X(u)du \right. \\
&\qquad \left. - \int_0^{\bar{u}} uQ_X(u)du \int_0^{\bar{u}} (1-u)Q_X(u)du \right\} \\
&\quad + \alpha'(\bar{u})\alpha(\bar{u}) \left\{ \int_0^{\bar{u}} (1-u)uQ_X(u)du \int_0^{\bar{u}} uQ_X(u)du \right. \\
&\qquad \left. - \int_0^{\bar{u}} uQ_X(u)du \int_0^{\bar{u}} (1-u)uQ_X(u)du \right\} \\
&\quad + \alpha'(\bar{u}) \left\{ \int_0^{\bar{u}} (1-u)uQ_X(u)du \int_{\bar{u}}^1 Q_Y \circ Q_Z^{-1} \circ Q_X(u)du \right. \\
&\qquad \left. - \int_0^{\bar{u}} uQ_X(u)du \int_{\bar{u}}^1 (1-u)Q_Y \circ Q_Z^{-1} \circ Q_X(u)du \right\}
\end{align*}
$$

Parmi les trois termes dans l'expression précédente, le deuxième est nul. On peut donc regrouper le premier
et le troisième de sorte que :

$$
\Phi'(\bar{u})\Psi(\bar{u}) - \Phi(\bar{u})\Psi'(\bar{u}) = \alpha'(\bar{u})(A_1 + A_2)
$$

$$
\text{avec } \mathcal{A}_1 = \int_0^{\bar{u}} (1-u)uQ_X(u)du \int_0^{\bar{u}} Q_X(u)du - \int_0^{\bar{u}} uQ_X(u)du \int_0^{\bar{u}} (1-u)Q_X(u)du
$$

$$
\text{et } \mathcal{A}_2 = \int_0^{\bar{u}} (1-u)uQ_X(u)du \int_{\bar{u}}^1 Q_Y \circ Q_Z^{-1} \circ Q_X(u)du - \int_0^{\bar{u}} uQ_X(u)du \int_{\bar{u}}^1 (1-u)Q_Y \circ Q_Z^{-1} \circ Q_X(u)du
$$

Ces quantités s'expriment à l'aide d'intégrales doubles :

$$
\mathcal{A}_1 = \int_0^{\bar{u}} \int_0^{\bar{u}} u(v-u)Q_X(u)Q_X(v)dudv
$$

$$
\mathcal{A}_2 = \int_0^{\bar{u}} \int_{\bar{u}}^{1} u(v-u)Q_X(u)Q_Y \circ Q_Z^{-1} \circ Q_X(v)dudv
$$

Pour obtenir le signe de la dérivée de $\int_0^1 \mathcal{L}(p)dp$, il s'agit d' étudier le signe de $\mathcal{A}_1 + \mathcal{A}_2$.

L'étude séparée du signe de chaque quantité est simple :

- Le terme $\mathcal{A}_1$ est négatif comme le montre le changement de variable $(u; v) \mapsto (v; u)$;

- Le terme $\mathcal{A}_2$ est positif comme intégrale d'une fonction positive.

Toutefois, il est moins immédiat de conclure sur le signe de $\mathcal{A} = \mathcal{A}_1 + \mathcal{A}_2$, qui dépend de la façon dont la distribution est redressée, c'est à dire à la fois du choix du seuil $\bar{u}$ et des propriétés de la fonction $Q_Y \circ Q_Z^{-1} \circ Q_X$.

À titre d'exemple, on traitera le cas limite $\int_0^{\bar{u}} \int_0^1 u(v-u)Q_X(u)Q_X(v)dudv$, qui est un minorant de $\mathcal{A}$, en retenant des fonctions quantiles $Q_X$ de lois aléatoires connues, correspondant à des cas spécifiques :
— Pour la loi uniforme $X$ sur $[0, 10^8 \text{€}]$, de distribution égalitaire, on a pour tout $u$, $Q_X(u) = 10^8 u$. Il vient :

$$ \mathcal{A} = \int_{0}^{\bar{u}} \int_{0}^{1} u(v-u) 10^{16} u v du dv = 10^{16} \bar{u}^{3} \left(\frac{1}{9} - \frac{\bar{u}}{8}\right) $$

Dans ce cas, pour $\bar{u} > 8/9 = 0.888$, on a $\mathcal{A} < 0$;

— Prenant maintenant l'exemple, plus plausible pour une distribution de patrimoine, d'une loi uniforme sur l'intervalle de patrimoine $[0\text{€}, 1000000\text{€}]$, avec un seuil $X_{seuil} = 1M\text{€}$ correspondant au fractile $u = 0.95$, que l'on complète, à partir de $X_{seuil}$, à l'aide d'une queue de distribution de type Pareto de paramètre $k = 1.8$. Dans ce cas, pour $u \le 0.95$, on a $Q_X(u) = 10^6 u$ et pour $u > 0.95$, $Q_X(u) = \frac{X_{seuil}}{\sqrt{k(1-u)}}$. Il vient :

$$ \mathcal{A} = X_{seuil}^2 \left[ \begin{aligned} & \int_{0}^{0.95} \int_{0}^{0.95} u^2 (v-u) v du dv + \\ & \int_{0}^{0.95} \int_{0.95}^{1} \frac{u^2 (v-u)}{\sqrt[1]{1-v}} du dv + \\ & \int_{0.95}^{\bar{u}} \int_{0}^{0.95} \frac{u (v-u) v}{\sqrt[1]{1-u}} du dv + \\ & \int_{0.95}^{\bar{u}} \int_{0.95}^{1} \frac{u (v-u)}{\sqrt[1]{1-u} \sqrt[1]{1-v}} du dv \end{aligned} \right] $$

A l'aide d'un solveur numérique, on constate que cette fonction implicite de $\bar{u}$ est strictement décroissante pour $\bar{u} > 0.95$ et que $\mathcal{A} < 0$ à partir de $\bar{u} > 0.986$.

Ces deux exemples font ainsi apparaître de manière plus explicite la dépendance du signe de $\mathcal{A}$ au choix du seuil $\bar{u}$, selon la forme de la fonction de redressement considérée. Comme $\alpha'(\bar{u}) < 0$, on en déduit que le signe de la dérivée du coefficient de Gini de la distribution redressée est du signe opposé de celui de $\mathcal{A}$. Dans les deux exemples précédents, on a ainsi montré que pour des choix du seuil de redressement relativement élevés (par exemple $\bar{u} >= 0.99$ comme dans notre étude), le coefficient de Gini de la distribution redressée est une fonction croissante du seuil de redressement $\bar{u}$ considéré.

Dans le présent travail, nous nous sommes limités à tester trois seuils $\bar{u}$ de redressement de la distribution de patrimoine financier - 0.990, 0.993 et 0.9965¹ - conduisant à des taux de sous-déclaration à ces seuils respectivement de 0.280, 0.324 et 0.423. Au final, le choix retenu a été de privilégier un seuil de redressement à $\bar{u} = 0.993$, en se fondant sur la valeur moyenne de la patrimoine redressée, qui est alors multipliée par 2.99 par rapport à la moyenne du patrimoine initial (à comparer à une multiplication par 3.28 pour le seuil à 0.990 et par 2.52 pour le seuil à 0.9965). Avec ce choix de seuil, le coefficient de Gini est alors augmenté de 0.032 point par rapport à celui de la distribution initiale (à comparer à une augmentation de 0.026, resp. 0.042 pour les seuils à 0.990, resp. 0.9965). La légère augmentation du coefficient de Gini de la distribution de patrimoine financier, lorsque l'on passe d'un seuil de 0.990 à 0.9965 est ainsi liée à la déformation relative lors du redressement des fonctions quantiles associées, principalement entre les fractiles 70 à 99 (graphique C1).

<footnote n="1">1. A ces trois seuils sur le champ complet de l'enquête, correspondent les seuils $\hat{u} = 0.270, 0.300$ et $0.473$ sur le champ restreint ISF. Le choix du seuil minimal de 0.270 est lié à la moindre fiabilité des données des valeurs mobilières déclarées à l'ISF en deçà de cette valeur.</footnote>
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Graphique C1- Fonction quantile du patrimoine financier de l'enquête avant et après redressement
(pour ū=0,99, 0,9930, 0,9965)</figcaption></figure>

Source : Insee, Enquête Patrimoine 2017 ; DGFIP, fichier ISF 2017 ; calculs des auteurs.

Champ complet 1 : 13560 observations.

Note : Pour des raisons d'échelle, seuls les fractiles<=99,5% sont représentés.
Annexe D – Le patrimoine des ménages et ses composantes dans l'enquête Patrimoine et en comptabilité nationale – Rapprocher concepts et périmètres

Comme dans nombre de pays européens, l'enquête Patrimoine française sous-estime les agrégats de comptabilité nationale, particulièrement le total des actifs financiers, et dans une moindre mesure le total des actifs non financiers et l'agrégat global le patrimoine net des ménages.

Dans un exercice de comparaison et de rapprochement de l'enquête Patrimoine à la comptabilité nationale, il convient tout d'abord de tenir compte des différences de champs et de concepts entre les deux sources. S'agissant des différences de champs, alors que le secteur institutionnel considéré est le même, celui des ménages S14, seuls les ménages ordinaires (hors personnes vivant en collectivité (prisons, Ehpad, foyers, cités universitaires...)) sont interrogés dans l'enquête Patrimoine comme dans la plupart des enquêtes auprès des ménages, ce qui conduit à une sous-évaluation du patrimoine net d'environ 1 à 2% en moyenne<fnref n="20" />. Le champ géographique est le même : il inclut depuis l'enquête 2009-2010 les départements et régions d'outre-mer (DROM, hors Mayotte)<fnref n="21" />.

Alors que l'enquête comme la comptabilité nationale exclut du patrimoine le capital humain et les droits à la retraite acquis dans les systèmes généraux de sécurité sociale<fnref n="22" />, il existe des différences de concept, notamment concernant l'inclusion des biens durables et des objets d'art. L'enquête Patrimoine estime l'ensemble « voitures, autres véhicules, autres biens durables (mobilier, équipement du logement, ...) et objets de valeur » et depuis l'enquête 2014-2015, chacune des trois composantes<fnref n="23" /> pour satisfaire les objectifs d'harmonisation européenne de l'enquête HFCS. La comptabilité nationale exclut du patrimoine les biens durables (tels que les voitures ou le mobilier) car sinon, les ménages propriétaires de ces biens devraient être considérés comme producteurs d'un service (auto-consommé) lié à l'utilisation de ces biens. Elle exclut également les objets d'art en raison des difficultés à les estimer alors que, pourtant sur le plan théorique, ils sont bien du patrimoine et se transmettent par l'héritage. Seuls les lingots d'or et les bijoux de luxe sont pris en compte (objets de valeur poste AN13).

D'autres différences concernent les contours des composantes du patrimoine net<fnref n="24" /> des ménages. L'enquête Patrimoine distingue le patrimoine financier, le patrimoine immobilier, le patrimoine professionnel des ménages et les dettes (dettes privées et dettes relatives au patrimoine professionnel). La comptabilité nationale quant à elle se réfère aux actifs financiers AF.0 (numéraires et dépôts, obligations et assimilés, parts de fonds d'investissement, actions et contrats d'assurance vie), aux actifs non financiers AN.0 (qui englobent les constructions et logements, machines et équipements, terrains, contrats et licences) et les passifs financiers PF.0 (qui recouvrent principalement les crédits contractés par les ménages notamment pour l'achat d'un logement ou d'un bien durable (ce sont les crédits à la consommation qui recouvrent les ventes à tempérament, les découverts...)).

L'exercice présent vise tout d'abord à ré-estimer la distribution de chaque grande composante du patrimoine de l'enquête en portant une attention particulière au haut de la distribution, puis à caler chaque grande composante sur la comptabilité nationale. En particulier, le haut de la distribution du patrimoine financier (hors patrimoine professionnel) est redressé en s'appuyant sur la source externe fiable des valeurs mobilières (hors outil professionnel) déclarées à l'ISF pour un patrimoine net déclaré

<footnote n="20">²⁰ Selon les estimations de Durier et al. (2012a, 2012b) relatives au patrimoine net de 2003 fondées sur des travaux de la Drees.</footnote>

<footnote n="21">²¹ L'exclusion des DROM conduisait à une sous-évaluation d'environ 1,2% du patrimoine net en 2003 (Durier et al., 2012a, 2012b).</footnote>

<footnote n="22">²² Pour une estimation de ces droits et l'impact de leur prise en compte sur les inégalités de patrimoine, voir Bloch et Sédillot, (2020).</footnote>

<footnote n="23">²³ Ce mode d'interrogation direct des ménages sur les trois composantes du « reste des actifs » plutôt que d'évaluer l'ensemble par différence entre le patrimoine brut déclaré et ses composantes financière, immobilière, et professionnelle conduit à augmenter sa part dans le total des actifs déclarés, de 4,7% en moyenne dans l'enquête 2010 à 7,8% en moyenne dans l'enquête 2014-2015 et dans l'enquête 2017, notamment parmi les ménages les plus modestes pour lesquels la composante « voitures » a un poids important.</footnote>

<footnote n="24">²⁴ Dans cette annexe, par la suite, l'agrégat « patrimoine net des ménages » est considéré hors biens durables et objets de valeur.</footnote>
supérieur à 2 750 000 € (correspondant à environ 98 500 foyers fiscaux) (voir encadré 2 dans le texte).
Le redressement conduit à passer d'un agrégat de 1 645,3 Mds € à un agrégat de 4 917,4 Mds €, soit une multiplication par 2,99 et à nettement augmenter la concentration du patrimoine financier (voir tableau D1).

Le patrimoine professionnel de l'enquête est redressé uniquement pour la partie relative au patrimoine professionnel net des ménages dont les membres sont dirigeants de sociétés (SARL, SA, société en commandite). Le redressement consiste à remplacer la valeur déclarée par le ménage (déclaration initiale à la valeur de marché) par un montant estimé à partir des fonds propres des entreprises détenues (en appliquant une revalorisation marchande et en tenant compte des structures de groupes) obtenu en exploitant les sources externes FARE et LIFI. Un tel redressement conduit à revaloriser quelque peu cette composante – elle passe de 252,064 Mds € à 320,506 Mds €, soit une augmentation de 27% - et à augmenter les inégalités de la distribution (voir tableau D2).

Le patrimoine immobilier serait assez bien mesuré par l'enquête selon les dires d'experts quoique sous-estimant l'immobilier de rapport et les résidences secondaires. Le seul redressement que nous avons effectué concerne les ménages de l'enquête faisant une déclaration à l'ISF de patrimoine net supérieur à 2 750 000 €. Pour ces derniers, nous avons remplacé les réponses à l'enquête relatives à l'immobilier de rapport et les résidences secondaires par les déclarations correspondantes à l'ISF lorsque celles-ci sont supérieures. Ce redressement a très peu d'impact sur la distribution de patrimoine immobilier.

Le redressement de ces trois grandes composantes du patrimoine net des ménages de l'enquête conduit à un agrégat de patrimoine net des ménages plus élevé et plus inégalitaire, mais ne représentant toutefois que 86% du patrimoine net des ménages de la comptabilité nationale.

Un calage homothétique de chaque grande composante du patrimoine net sur la comptabilité nationale complète le redressement. Cet exercice de calage, nécessaire pour répondre à l'objectif d'estimer une distribution jointe de rendement du patrimoine par grande composante du patrimoine, implique d'établir une table de correspondance entre grandes composantes de l'enquête et postes d'actifs et de passifs de la comptabilité nationale (voir tableaux D1 et D3).

A la composante Patrimoine financier (hors patrimoine professionnel) de l'enquête correspond le sous agrégat Actifs financiers AF.0 auquel est retiré la part des actions et autres participations relatives à l'outil professionnel, évaluée en 1ère approximation et suivant les dires d'experts à 80 % du poste actions non cotées (AF.512) et autres participations (AF.513).

A la composante Patrimoine logement de l'enquête correspond en comptabilité nationale le poste logement (AN.111) auquel s'ajoute la fraction des terrains (AN.2111) supportant un logement.

Le concept de patrimoine professionnel brut de l'enquête n'ayant pas d'équivalent en comptabilité nationale, nous distinguons :

- une première composante qui regroupe à la fois le patrimoine lié à l'entreprise uniquement pour les EI et celui détenu par le ménage et exploité professionnellement en dehors des entreprises du ménage d'une part. Lui correspond en comptabilité nationale les actifs non financiers (hors objets de valeur) hors le logement (logement et fraction des terrains supportant un logement) - le patrimoine professionnel des individus producteurs se confondant avec les actifs non financiers (biens d'équipement, fonds de commerce, terrains) qu'ils possèdent pour exercer leur activité ;

- une seconde composante, le patrimoine professionnel lié à l'entreprise des dirigeants non EI net des dettes associées d'autre part. Lui correspond en comptabilité nationale une large partie du poste actions non cotées (AF.512) et autres participations (AF.513) au sein des actifs financiers.

Enfin, à l'endettement des ménages (net de l'endettement professionnel des ménages non EI) correspond en comptabilité nationale l'ensemble des passifs financiers (PF.0).
<table><caption>Tableau D1 – Le patrimoine net des ménages et ses grandes composantes
- de l'enquête Patrimoine à la comptabilité nationale</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Enquête Patrimoine (*)</th><th>Enquête Patrimoine (redressée) (*)</th><th colspan="2">Comptabilité nationale</th></tr><tr><th>Code</th><th>Montant en Mds €</th><th>Montant en mds €</th><th>Code</th><th>Montant en Mds €</th></tr></thead><tbody><tr><td>Actifs financiers</td><td></td><td></td><td></td><td>AF.0</td><td>5 380,6</td></tr><tr><td>Actifs financiers (hors « private equity »)</td><td>PATFISOM</td><td>1 645,3</td><td>4 917,3</td><td>AF.0 (hors une partie du AF.512+AF.513)</td><td>4 636,9</td></tr><tr><td>Actifs non financiers (1)</td><td></td><td></td><td></td><td>AN.0-AN.13</td><td></td></tr><tr><td>Actifs non financiers (1) y compris « private equity »</td><td></td><td></td><td></td><td>AN.0-AN.13+une partie de AF.512+AF.513</td><td>8 284,3</td></tr><tr><td>Patrimoine logement brut</td><td>PATIMM</td><td>4 925,6</td><td>4 968,5</td><td>AN.111+AN.2111 *clef</td><td>6 803,6</td></tr><tr><td>Patrimoine professionnel brut</td><td>PATPRO</td><td>851,4</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Patrimoine professionnel et autres y compris « private equity » dont :</td><td></td><td></td><td></td><td>AN.0-AN.13+ une partie du AF.512+AF.513) - patrimoine logement brut</td><td>1 480,7</td></tr><tr><td>Patrimoine prof. net des ménages dirigeants d'entreprise</td><td></td><td>252,1</td><td>320,5</td><td></td><td>743,7</td></tr><tr><td>Patrimoine prof. brut lié à l'entreprise des EI et exploité prof en de dehors des entreprises du ménage</td><td></td><td>530,7</td><td>530,7</td><td></td><td>737</td></tr><tr><td>Passifs financiers</td><td>MTDETTES</td><td>1 049,5</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Dettes (nettes de l'endettement professionnel des ménages non EI)</td><td></td><td>980,6</td><td>980,6</td><td>PF.0</td><td>1 602</td></tr><tr><td>Patrimoine net (1)</td><td></td><td>6 372,8</td><td>9 756,4</td><td>B.90-AN.13</td><td>1 1319,2</td></tr></tbody></table>

Source : Insee, Enquête Patrimoine, 2017 ; Insee-Banque de France, Comptes financiers au 31/12/2017.

Calculs des auteurs.

Clef = (AN111 - AN111+AN112) / AN111+AN112, avec AN112 (Autres bâtiments et ouvrages de génie civil). Cette clef vaut en moyenne 0,95.

(*) Champ complet 1 : 13560 observations.

(1) hors biens durables et objets de valeur
<table><caption>Tableau D2 - Patrimoine professionnel (en entreprise) net des dettes des ménages non EI dirigeants d'entreprise</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3" style="text-align: right;">en millions €</th></tr><tr><th>agrégat</th><th>moyenne</th><th>écart-type</th></tr></thead><tbody><tr><td>Valorisation marchande initiale de l'enquête</td><td>252 064</td><td>256,4 10<sup>-3</sup></td><td>34,6</td></tr><tr><td>Valorisation comptable au coût historique à partir des bilans d'entreprise</td><td>142 089</td><td>144,5 10<sup>-3</sup></td><td>21,9</td></tr><tr><td>Valorisation marchande à partir des bilans d'entreprise</td><td>196 104</td><td>199,4 10<sup>-3</sup></td><td>36,9</td></tr><tr><td>Valorisation marchande en tenant compte des liaisons financières</td><td>320 506</td><td>326 10<sup>-3</sup></td><td>173,6</td></tr></tbody></table>

Source : Insee, Enquête Patrimoine 2017 ; Insee-DGFIP, données comptables des entreprises (fichier FARE 2017), Insee-DGFIP-Banque de France-Orbis, base Liaisons financières (Lifi 2017) ; calculs des auteurs.

Champ : Ménages (non EI) de l'enquête déclarant un patrimoine professionnel en entreprise.

Calculs des auteurs.

<table><caption>Tableau D3 - Le patrimoine financier des ménages et ses composantes – de l'enquête Patrimoine à la comptabilité nationale</caption><thead><tr><th></th><th>Enquête Patrimoine</th><th>Comptabilité</th><th>nationale</th></tr><tr><th></th><th>Montant en Mds €</th><th>Code</th><th>Montant en Mds €</th></tr></thead><tbody><tr><td>Actions et parts de fonds d'investissement dont :</td><td>240,6</td><td>AF.5</td><td>1 504,2</td></tr><tr><td>Actions cotées</td><td>115,4</td><td>AF.511</td><td>282,0</td></tr><tr><td>Parts de fonds d'investissement</td><td>30,9</td><td>AF.52</td><td>301,0</td></tr><tr><td>Actions non cotées et autres participations dont :</td><td></td><td>AF.512+AF.513</td><td>921,2</td></tr><tr><td>Actions non cotées et autres participations ajustées hors « private equity »)</td><td>94,3</td><td></td><td>177,5</td></tr><tr><td>Assurance-vie</td><td>651,6</td><td>AF.6</td><td>2 040,7</td></tr><tr><td>Liquidités</td><td>457,4</td><td>AF.21+AF.22+AF.291</td><td>1 084,5</td></tr><tr><td>Dépôts à terme et titres de créance</td><td>300,1</td><td>AF.292+AF.293+AF.3+AF.4+AF.8</td><td>751,2</td></tr><tr><td>Actifs financiers</td><td></td><td>AF.0</td><td>5 380,6</td></tr><tr><td>Actifs financiers ajustés (hors « private equity »)</td><td>1 649,7</td><td>AF.0 (hors une partie du AF.512+AF.513)</td><td>4 636,9</td></tr></tbody></table>

Source : Insee, Enquête Patrimoine, 2017 ; Insee-Banque de France, Comptes financiers au 31/12/2017.

Calculs des auteurs.

(*) Champ complet : 13 685 observations.
## Liste des documents de travail de la Direction des Études et Synthèses Économiques

ii

<table><tr><td>G 9001</td><td>J. FAYOLLE et M. FLEURBAEY<br>Accumulation, profitabilité et endettement des entreprises</td><td>G 9202</td><td>J. OLIVEIRA-MARTINS, J. TOUJAS-BERNATE<br>Macro-economic import functions with imperfect competition - An application to the E.C. Trade</td></tr><tr><td>G 9002</td><td>H. ROUSSE<br>Détection et effets de la multiclinéarité dans les modèles linéaires ordinaires - Un prolongement de la réflexion de BELSLEY, KUH et WELSCH</td><td>G 9203</td><td>I. STAPIC<br>Les échanges internationaux de services de la France dans le cadre des negotiations multilatérales du GATT<br>Jun 1992 (1ère version)<br>Novembre 1992 (version finale)</td></tr><tr><td>G 9003</td><td>P. RALLE et J. TOUJAS-BERNATE<br>Indexation des salaires : la rupture de 1983</td><td>G 9204</td><td>P. SEVESTRE<br>L'économie sur données individuelles-temporelles. Une note introductive</td></tr><tr><td>G 9004</td><td>D. GUELLEC et P. RALLE<br>Comptabilité, croissance et innovation de produit</td><td>G 9205</td><td>H. ERKEL-ROUSSE<br>Le commerce extérieur et l'environnement international dans le modèle AMADEUS (réestimation 1992)</td></tr><tr><td>G 9005</td><td>P. RALLE et J. TOUJAS-BERNATE<br>Les conséquences de la désindexation. Analyse dans une maquette prix-salaires</td><td>G 9206</td><td>N. GREENAN et D. GUELLEC<br>Coordination within the firm and endogenous growth</td></tr><tr><td>G 9101</td><td>Équipe AMADEUS<br>Le modèle AMADEUS - Première partie - Présentation générale</td><td>G 9207</td><td>A. MAGNIER et J. TOUJAS-BERNATE<br>Technology and trade; empirical evidences for the major five industrialized countries</td></tr><tr><td>G 9102</td><td>J.L. BRILLET<br>Le modèle AMADEUS - Deuxième partie - Propriétés variabilaires</td><td>G 9208</td><td>B. CREPON, E. DUGUET, D. ENCAOUA et P. MOHON<br>Cooperative, non cooperative R & D and optimal patent life</td></tr><tr><td>G 9103</td><td>D. GUELLEC et P. RALLE<br>Endogenous growth and product innovation</td><td>G 9209</td><td>B. CREPON et E. DUGUET<br>Research and development, competition and innovation; an application of pseudo maximum likelihood methods to Poisson models with heterogeneity</td></tr><tr><td>G 9104</td><td>H. ROUSSE<br>Le modèle AMADEUS - Troisième partie - Le commerce extérieur et l'environnement international</td><td>G 9301</td><td>J. TOUJAS-BERNATE<br>Commerce international et concurrence impartie - développements récents et implications pour la littérature commerciale</td></tr><tr><td>G 9105</td><td>H. ROUSSE<br>Effets de demande et d'offre dans les résultats du commerce extérieur manufacturé de la France au cours des deux dernières décennies</td><td>G 9302</td><td>Ch. CASES<br>Cherces de chômage et comportements d'offre de travail : une revue de la littérature</td></tr><tr><td>G 9106</td><td>B. CREPON<br>Innovation, taille et concentration : causnels et dynamiques</td><td>G 9303</td><td>H. ERKEL-ROUSSE<br>Union économique et monétaire : le débat économique et monétaire : le débat</td></tr><tr><td>G 9107</td><td>B. AMABLE et D. GUELLEC<br>Un panorama des théories de la croissance endogène</td><td>G 9304</td><td>N. GREENAN - D. GUELLEC / G. BROUSSAUDIER - L. MIOTTI<br>Innovation organisationnelle, dynamisme technologique et performances des entreprises</td></tr><tr><td>G 9108</td><td>M. GLAUDE et M. MOUTARDIER<br>Une évaluation du coût direct de l'enfant de 1979 à 1989</td><td>G 9305</td><td>P. JAILLARD<br>Le travail de Maastricht : présentation juridique et historique</td></tr><tr><td>G 9109</td><td>P. RALLE et alii<br>France - Allemagne : performances économiques comparées</td><td>G 9306</td><td>J.L. BRILLET<br>Micro-DMS - présentation et propriétés</td></tr><tr><td>G 9110</td><td>J.L. BRILLET<br>Micro-DMS<br>NON PARU</td><td>G 9307</td><td>J.L. BRILLET<br>Micro-DMS - variantes : les tableaux</td></tr><tr><td>G 9111</td><td>A. MAGNIER<br>Effets accélérateur et multiplicateur en France depuis 1970, quelques résultats empiriques</td><td>G 9308</td><td>S. JACOBZONE<br>Les grands réseaux publics français dans une perspective européenne</td></tr><tr><td>G 9112</td><td>B. CREPON et G. DUREAU<br>Investissement en recherche-développement : analyse de causnels dans un modèle d'accélérateur généralise</td><td>G 9309</td><td>L. BLOCH - B. CŒURÉ<br>Profitabilité de l'investissement productif et transmission des chocs financiers</td></tr><tr><td>G 9113</td><td>J.L. BRILLET, H. ERKEL-ROUSSE, J. TOUJAS-BERNATE<br>"France-Allemagne Coupées" - Deux économies vues par une maquette macro-économétrique</td><td>G 9310</td><td>J. BOURDIEU - B. COLIN-SEDILLOT<br>Les théories sur la structure optimale du capital : quelques points de repère</td></tr><tr><td>G 9201</td><td>W.J. ADAMS, B. CREPON, D. ENCAOUA<br>Choix technologiques et stratégies de dissuasion d'entrée</td><td>G 9311</td><td>C. DOZ - F. LENGLART<br>Factor analysis and unobserved component models; an application to the study of French business surveys</td></tr></table>

<table><tr><td>G 9311</td><td>J. BOURDIEU - B. COLIN-SEDILLOT<br>Les décisions de financement des entreprises françaises: une évaluation empirique des théories de la structure optimale du capital</td></tr><tr><td>G 9312</td><td>L. BLOCH - B. CŒURÉ<br>Q de Tobin marginal et transmission des chocs financiers</td></tr><tr><td>G 9313</td><td>Équipes Amadeus (INSEE), Banque de France, Métric (DP)<br>Presentation des propriétés des principaux modèles macroéconomiques du Service Public</td></tr><tr><td>G 9314</td><td>B. CREPON - E. DUGUET<br>Research & Development, competition and innovation</td></tr><tr><td>G 9315</td><td>B. DORMONT<br>Quelle est l'influence du coût du travail sur l'emploi ?</td></tr><tr><td>G 9316</td><td>D. BLANCHET - C. BROUSSE<br>Deux études sur l'âge de la retraite</td></tr><tr><td>G 9317</td><td>D. BLANCHET<br>Répartition du travail dans une population héritière : deux notes</td></tr><tr><td>G 9318</td><td>D. EYSSARTIER - N. PONTY<br>AMADEUS - an annual macro-economic model for the medium and long term</td></tr><tr><td>G 9319</td><td>G. CETTE - Ph. CUNÉO - D. EYSSARTIER - J. GAUTIE<br>Les effets sur l'emploi d'un abaissement du coût du travail des jeunes</td></tr><tr><td>G 9401</td><td>D. BLANCHET<br>Les structures par âge importantes ?</td></tr><tr><td>G 9402</td><td>J. GAUTIE<br>Le chômage des jeunes en France : problème de formation ou phénomène de file d'attente ?<br>Quelques éléments du débat</td></tr><tr><td>G 9403</td><td>P. QUIRION<br>Les déchets en France : éléments statistiques et économiques</td></tr><tr><td>G 9404</td><td>D. LADIRAY - M. GRUN-REHOMME<br>Lissage par moyennes mobiles - Le problème des extrêmes de série</td></tr><tr><td>G 9405</td><td>V. MAILLARD<br>Theorie et pratique de la correction des effets de jours ouvrables</td></tr><tr><td>G 9406</td><td>F. ROSENWALD<br>La décision d'investir</td></tr><tr><td>G 9407</td><td>S. JACOBZONE<br>Les apports de l'économie industrielle pour définir la stratégie économique du l'ôpital public</td></tr><tr><td>G 9408</td><td>L. BLOCH, J. BOURDIEU, B. COLIN-SEDILLOT, G. LONGUEVILLE<br>Du défaut de paiement au dépôt de bilan : les banquiers face aux PME en difficulté</td></tr><tr><td>G 9409</td><td>D. EYSSARTIER, P. MAIRE<br>Impacts macro-économiques de mesures d'ade au logement - quelques éléments d'évaluation</td></tr><tr><td>G 9410</td><td>F. ROSENWALD<br>Suivi conjoncturel de l'investissement</td></tr><tr><td>G 9411</td><td>C. DEFEUILLE - Ph. QUIRION<br>Les déchets d'emballages ménagers : une</td></tr></table>

<table><tr><td>G 9412</td><td>J. BOURDIEU - B. CŒURÉ - B. COLIN-SEDILLOT<br>Investissement, incertitude et risque-résilience<br>Quelques développements récents de la théorie de l'investissement</td></tr><tr><td>G 9413</td><td>B. DORMONT - M. PAUCHET<br>L'évaluation de l'élaborétoient emploi-salaire dépend-elle des structures de qualification ?</td></tr><tr><td>G 9414</td><td>I. KABLA<br>Le Chois de breveter une invention</td></tr><tr><td>G 9501</td><td>J. BOURDIEU - B. CŒURÉ - B. SEDILLOT<br>Irreversible Investment and Uncertainty:<br>When is there a Value of Waiting?</td></tr><tr><td>G 9502</td><td>L. BLOCH - B. CŒURÉ<br>Impfections du marché du crédit, investissement des entreprises et cycle économique</td></tr><tr><td>G 9503</td><td>D. GOUX - E. MAURIN<br>The transformations de la demande de travail par qualification en France<br>Une étude sur la période 1970-1993</td></tr><tr><td>G 9504</td><td>N. GREENAN<br>Technologie, changement organisationnel, qualifications et emploi, une étude empirique sur l'industrie manufacturière</td></tr><tr><td>G 9505</td><td>D. GOUX - E. MAURIN<br>Persistance des hiérarchies sectorielles de salaires: un réexamen sur données françaises</td></tr><tr><td>G 9506</td><td>D. GOUX - E. MAURIN<br>Persistance of inter-industry wages differentials: a reexamination on matched worker-firm panel data</td></tr><tr><td>G 9507</td><td>S. JACOBZONE<br>Les liens entre RMI et chômage, une mise en perspective<br>NON PARU - article sorti dans Économie et Présision n° 122 (1996) - pages 95 à 113</td></tr><tr><td>G 9508</td><td>G. CETTE - S. MAHFOUZ<br>G. l'apport primaire du revenu<br>Constat descriptif sur longue période</td></tr><tr><td>G 9601</td><td>Banque de France - CEPREMAP - Direction de la Prévision - Érasme - INSEE - OFE<br>Structures et propriétés de cinq modèles macro-économiques français</td></tr><tr><td>G 9602</td><td>Rapport d'activité de la DESE de l'année 1995<br>J. BOURDIEU - A. DRAZNIKIE<br>L'octroi de crédit aux PME : une analyse à partir d'informations bancaires</td></tr><tr><td>G 9603</td><td>A. TOPIAL-BENSAID<br>The implantations japonaises en France</td></tr><tr><td>G 9604</td><td>P. GENIER - S. JACOBZONE<br>Comportements de prévention, consommation d'alcool et tabagie : peu-on parier d'une gestion globale du capital santé ?</td></tr><tr><td>G 9605</td><td>Une modélisation microéconométrique empirique</td></tr><tr><td>G 9606</td><td>C. DOZ - F. LENGLART<br>Factor analysis and unobserved component models; an application to the study of French business surveys</td></tr></table>

<table><tr><td>G 9201</td><td>J. FAYOLLE et M. FLEURBAEY<br>Accumulation, profitabilité et endettement des entreprises</td></tr><tr><td>G 9202</td><td>J. OLIVEIRA-MARTINS, J. TOUJAS-BERNATE<br>Macro-economic import functions with imperfect competition - An application to the E.C. Trade</td></tr><tr><td>G 9203</td><td>I. STAPIC<br>Les échanges internationaux de services de la France dans le cadre des negotiations multilatérales du GATT<br>Jun 1992 (1ère version)<br>Novembre 1992 (version finale)</td></tr><tr><td>G 9204</td><td>P. SEVESTRE<br>L'économie sur données individuelles-temporelles. Une note introductive</td></tr><tr><td>G 9205</td><td>H. ERKEL-ROUSSE<br>Le commerce extérieur et l'environnement international dans le modèle AMADEUS (réestimation 1992)</td></tr><tr><td>G 9206</td><td>N. GREENAN et D. GUELLEC<br>Coordination within the firm and endogenous growth</td></tr><tr><td>G 9207</td><td>A. MAGNIER et J. TOUJAS-BERNATE<br>Technology and trade; empirical evidences for the major five industrialized countries</td></tr><tr><td>G 9208</td><td>B. CREPON, E. DUGUET, D. ENCAOUA et P. MOHON<br>Cooperative, non cooperative R & D and optimal patent life</td></tr><tr><td>G 9209</td><td>B. CREPON et E. DUGUET<br>Research and development, competition and innovation; an application of pseudo maximum likelihood methods to Poisson models with heterogeneity</td></tr><tr><td>G 9301</td><td>J. TOUJAS-BERNATE<br>Commerce international et concurrence impartie - développements récents et implications pour la littérature commerciale</td></tr><tr><td>G 9302</td><td>Ch. CASES<br>Cherces de chômage et comportements d'offre de travail : une revue de la littérature</td></tr><tr><td>G 9303</td><td>H. ERKEL-ROUSSE<br>Union économique et monétaire : le débat économique et monétaire : le débat</td></tr><tr><td>G 9304</td><td>N. GREENAN - D. GUELLEC / G. BROUSSAUDIER - L. MIOTTI<br>Innovation organisationnelle, dynamisme technologique et performances des entreprises</td></tr><tr><td>G 9305</td><td>P. JAILLARD<br>Le travail de Maastricht : présentation juridique et historique</td></tr><tr><td>G 9306</td><td>J.L. BRILLET<br>Micro-DMS - présentation et propriétés</td></tr><tr><td>G 9307</td><td>J.L. BRILLET<br>Micro-DMS - variantes : les tableaux</td></tr><tr><td>G 9308</td><td>S. JACOBZONE<br>Les grands réseaux publics français dans une perspective européenne</td></tr><tr><td>G 9309</td><td>L. BLOCH - B. CŒURÉ<br>Profitabilité de l'investissement productif et transmission des chocs financiers</td></tr><tr><td>G 9310</td><td>J. BOURDIEU - B. COLIN-SEDILLOT<br>Les théories sur la structure optimale du capital : quelques points de repère</td></tr><tr><td>G 9311</td><td>J. FAYOLLE - B. COLIN-SEDILLOT<br>Les décisions de financement des théories de la structure optimale du capital</td></tr><tr><td>G 9312</td><td>L. BLOCH - B. CŒURÉ<br>Q de Tobin marginal et transmission des chocs financiers</td></tr><tr><td>G 9313</td><td>Équipes Amadeus (INSEE), Banque de France, Métric (DP)<br>Presentation des propriétés des principaux modèles macroéconomiques du Service Public</td></tr><tr><td>G 9314</td><td>B. CREPON - E. DUGUET<br>Research & Development, competition and innovation</td></tr><tr><td>G 9315</td><td>B. DORMONT<br>Quelle est l'influence du coût du travail sur l'emploi ?</td></tr><tr><td>G 9316</td><td>D. BLANCHET - C. BROUSSE<br>Deux études sur l'âge de la retraite</td></tr><tr><td>G 9317</td><td>D. BLANCHET<br>Répartition du travail dans une population héritière : deux notes</td></tr><tr><td>G 9318</td><td>D. EYSSARTIER - N. PONTY<br>AMADEUS - an annual macro-economic model for the medium and long term</td></tr><tr><td>G 9319</td><td>G. CETTE - Ph. CUNÉO - D. EYSSARTIER - J. GAUTIE<br>Les effets sur l'emploi d'un abaissement du coût du travail des jeunes</td></tr><tr><td>G 9401</td><td>D. BLANCHET<br>Les structures par âge importantes ?</td></tr><tr><td>G 9402</td><td>J. GAUTIE<br>Le chômage des jeunes en France : problème de formation ou phénomène de file d'attente ?<br>Quelques éléments du débat</td></tr><tr><td>G 9403</td><td>P. QUIRION<br>Les déchets en France : éléments statistiques et économiques</td></tr><tr><td>G 9404</td><td>D. LADIRAY - M. GRUN-REHOMME<br>Lissage par moyennes mobiles - Le problème des extrêmes de série</td></tr><tr><td>G 9405</td><td>V. MAILLARD<br>Theorie et pratique de la correction des effets de jours ouvrables</td></tr><tr><td>G 9406</td><td>F. ROSENWALD<br>La décision d'investir</td></tr><tr><td>G 9407</td><td>S. JACOBZONE<br>Les apports de l'économie industrielle pour définir la stratégie économique du l'ôpital public</td></tr><tr><td>G 9408</td><td>L. BLOCH, J. BOURDIEU, B. COLIN-SEDILLOT, G. LONGUEVILLE<br>Du défaut de paiement au dépôt de bilan : les banquiers face aux PME en difficulté</td></tr><tr><td>G 9409</td><td>D. EYSSARTIER, P. MAIRE<br>Impacts macro-économiques de mesures d'ade au logement - quelques éléments d'évaluation</td></tr><tr><td>G 9410</td><td>F. ROSENWALD<br>Suivi conjoncturel de l'investissement</td></tr><tr><td>G 9411</td><td>C. DEFEUILLE - Ph. QUIRION<br>Les déchets d'emballages ménagers : une</td></tr></table>
<table>
  <tr>
    <td>G 9607</td>
    <td>N. GREENAN - D. GUELLEC</td>
    <td>La théorie coopérative de la firme</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9608</td>
    <td>N. GREENAN - D. GUELLEC</td>
    <td>Technological innovation and employment reallocation</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9609</td>
    <td>Ph. COUR - F. RUPPRECHT</td>
    <td>Ph. COUR - F. RUPPRECHT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9610</td>
    <td>S. DUCHENE - G. FORGEOT - A. JACQUOT</td>
    <td>Ph. COUR - F. RUPPRECHT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9611</td>
    <td>X. BONNET - S. MAHFOUZ</td>
    <td>Analyse des évolutions récentes de la productivité apparente du travail</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9612</td>
    <td>PH. COUR - E. DUBOIS, S. MAHFOUZ, J. PISANI-FERRY</td>
    <td>The cost of fiscal retrenchment revisited: how strong is the evidence?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9613</td>
    <td>A. JACQUOT</td>
    <td>A. JACQUOT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9614</td>
    <td>ZHANG Yingxiang - SONG Xueqing</td>
    <td>Les flexions des taux d'activité sont-elles seule-ment conjoncturelles?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9704</td>
    <td>M. HOUEBINE - A. TOPIOL-BENSAID</td>
    <td>Train or Pay: Does it Reduce Inequalities to Encourage Firms to Train their Workers?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9705</td>
    <td>M. HOUEBINE - A. TOPIOL-BENSAID</td>
    <td>An Econometric Analysis at the Firm Level</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9706</td>
    <td>M. HOUEBINE - A. TOPIOL-BENSAID</td>
    <td>Les entreprises internationales en France : une analyse à partir de données individuelles</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9707</td>
    <td>M. HOUEBINE</td>
    <td>Polarisation des activités et spécialisation des départements en France</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9708</td>
    <td>E. DUGUET - N. GREENAN</td>
    <td>Le biais technologique : une analyse sur données individuelles</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9709</td>
    <td>J.L. BRILLET</td>
    <td>Analyzing a small French ECM Model</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9710</td>
    <td>J.L. BRILLET</td>
    <td>Formalizing the transition process: scenarios for capital accumulation</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9711</td>
    <td>G. FORGEOT - J. GAUTIÉ</td>
    <td>Insertion professionnelle des jeunes et processus de déclassement</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9712</td>
    <td>E. DUBOIS</td>
    <td>High Real Interest Rates: the Consequences of a Saving Investment Disequilibrium or of an insufficient Credibility of Monetary Authorities?</td>
  </tr>
</table>

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

<table>
  <tr>
    <td>G 9806</td>
    <td>J. ACCARDO - M. JLASSI</td>
    <td>La productivité globale des facteurs entre 1975 et 1996</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9807</td>
    <td>Bilan des activités de la Direction des Études et Synthèses Économiques - 1997</td>
    <td>Bilan des activités de la Direction des Études et Synthèses Économiques - 1997</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9808</td>
    <td>A. MOUROUGANE</td>
    <td>Can a Conservative Governor Conduct an Ac-comodative Monetary Policy?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9809</td>
    <td>X. BONNET - E. DUBOIS - L. FALVET</td>
    <td>X. BONNET - E. DUBOIS - L. FALVET</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9810</td>
    <td>Asymétrie des inflations relatives et menus costs - tests sur l'inflation française</td>
    <td>Asymétrie des inflations relatives et menus costs - tests sur l'inflation française</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9811</td>
    <td>E. DUGUET - N. IUNG</td>
    <td>Sales and Advertising with Spillovers at the firm level: Estimation of a Dynamic Structural Model on Panel Data</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9812</td>
    <td>J.P. BERTHIER</td>
    <td>Congestion urbaine : un modèle de trafic de pointe à courbe débit-vitesse et demande élastique</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9813</td>
    <td>C. PRIGENT</td>
    <td>La part des salaires dans la valeur ajoutée : une approche macroéconomique</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9814</td>
    <td>A.Th. AERTS</td>
    <td>L'évolution de la part des salaires dans la valeur ajoutée en France refiletée-telle les évolutions individuelles sur la période 1979-1994 ?</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9815</td>
    <td>B. SALANIE</td>
    <td>Guide pratique des séries non-stationnaires</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9816</td>
    <td>S. DUCHÈNE - A. JACQUOT</td>
    <td>S. DUCHÈNE - A. JACQUOT</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9817</td>
    <td>B. CRÉPON - R. DESPLATZ - J. MAIRESSÉ</td>
    <td>Une croissance plus riche en emplois depuis le début de la dédenne ? Une analyse en comparaison internationale</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9818</td>
    <td>Ch. COLIN</td>
    <td>Ch. COLIN</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9819</td>
    <td>S. DUCHÈNE - A. JACQUOT</td>
    <td>Modélisation des carrières dans Destinie</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9820</td>
    <td>G. COLIN</td>
    <td>Ch. COLIN</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9821</td>
    <td>Évolution de la dispersion des salaires : un essai de prospective par microsimulation</td>
    <td>Ch. COLIN</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9822</td>
    <td>B. CRÉPON - N. IUNG</td>
    <td>Innovation, emploi et performances</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9823</td>
    <td>B. CRÉPON - Ch. GIANELLA</td>
    <td>B. CRÉPON - Ch. GIANELLA</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9824</td>
    <td>Wages inequalities in France 1969-1992</td>
    <td>An application of quantile regression techniques</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9825</td>
    <td>C. CRÉPON - R. MAHIEU</td>
    <td>C. CRÉPON - R. MAHIEU</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9826</td>
    <td>Microsimulation techniques applied to inter-generational transfers - Pensions in a dynamic framework: the case of France</td>
    <td>Microsimulation techniques applied to inter-generational transfers - Pensions in a dynamic framework: the case of France</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9827</td>
    <td>F. ROSENWALD</td>
    <td>F. ROSENWALD</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9828</td>
    <td>L'impact des contraintes financières dans la dé-cision d'investissement</td>
    <td>L'impact des contraintes financières dans la dé-cision d'investissement</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9829</td>
    <td>Bilan des activités de la DESE - 1998</td>
    <td>Bilan des activités de la DESE - 1998</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9830</td>
    <td>J.P. ZOYEM</td>
    <td>Contrat d'insertion et sortie du RMI</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9831</td>
    <td>Ch. COLIN - F. LEGROS - R. MAHIEU</td>
    <td>Évaluation des effets d'une politique sociale</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9832</td>
    <td>Bilans contributifs comparés des régimes de retraite du secteur privé et de la fonction publique</td>
    <td>Ch. COLIN - F. LEGROS - R. MAHIEU</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9833</td>
    <td>G. LAROQUE - B. SALANIE</td>
    <td>Équivalent patrimonial de la rente et souscription de retraite complémentaire</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9834</td>
    <td>Une décomposition du non-emploi en France</td>
    <td>R. DUHAUTOIS</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>G 9835</td>
    <td>R. DUHAUTOIS</td>
    <td>Ralentissement de l'investissement : petites ou grandes entreprises ? industrie ou tertière ?</td>
  </tr>
</table>

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

G 2000/11
Temps partiel féminin et incitations financières à l'emploi

G2000/12
Ch. GIANELLA

Local unemployment and wages

G2000/13
B. AUDENIS - Th. HECKEL
- Informalisation in France : une évaluation à partir de données individuelles

- Computerization in France : an evaluation on individual company data

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

G2001/02
S. AUDRIC

La reprise de la croissance de l'emploi profite-t-elle aussi aux non-diplômés ?

G2001/03
I. BRAUN-LEMAIRE

Évolution et répartition du surplus de productivité

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

G2001/05
C. AUDENIS - P. BISCOURP - N. FOURCADE - O. LOISEL

Testing the augmented Solow growth model: An empirical reassessment using panel data

G2001/06
R. MAHIEU - B. SÉDILLOT

Départ à la retraite : irréversibilité et incertitude

G2001/07
Bilan des activités de la DESE - 2000

G2001/08
J. Ph. GAUDEMET

Les dispositifs d'acquisition à titre facultatif d'annulés viagériens de retraite

G2001/09
B. CREPON - Ch. GIANELLA

Fiscalité, coût d'usage du capital et demande de facteurs, une analyse sur données individuelles

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

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

G2001/12
J.-P. BERTHIER - C. JAULENT

R. CONVÈNEVOLE - S. PISANI
Une méthodologie de comparaison entre consommations intermédiaires de source fiscale et de comptabilité nationale

G2001/13
P. BISCOURP - Ch. GIANELLA

Substitution and complementarity between capital, skilled and less skilled workers: an analysis at the firm level in the French manufacturing industry

G2001/14
I. ROBERT-BOBÉ

Modeling demographic behaviours in the French microsimulation model Destinie: An analysis of future change in completed fertility

G2001/15
J.-P. ZOYEM

Diagnostic sur la pauvreté et calendrier de

revenus : le cas du "Panel européen des ménages »

G2001/16
J.-Y. FOURNIER - P. GIVORD

La réduction des taux d'activité aux âges extrêmes, une spécificité française ?

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

G2002/01
F. MAGNIER - J.-L. TAVERNIER - D. THESMAR
Les statistiques internationales de PIB par habitant en standard de pouvoir d'achat : une analyse des résultats

G2002/02
Bilan des activités de la DESE - 2001

G2002/03
B. SÉDILLOT - E. WALRAET

La cessation d'activité au sein des couples : y a-t-il interdépendance des choix ?

G2002/04
G. BRILHALLT

- Rétrogradation des séries de FBCF et calcul du capital fixe en SEC-95 dans les comptes nationaux français

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

G2002/05
P. BISCOURP - B. CRÉPON - T. HECKEL - N. RIEDINGER

How do firms respond to cheaper computers? Microeconomic evidence for France based on a production function approach

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

G2002/07
J. BARDAJI - B. SÉDILLOT - E. WALRAET

Évaluation de trois réformes du Régime Général d'assurance viellieuse à l'aide du modèle de microsimulation DESTINIE

G2002/08
J.-P. BERTHIER

Réflexions sur les différentes notions de volume dans les comptes nationaux : comptes aux prix d'une année fixe ou aux prix de l'année précédente, séries chaînées

G2002/09
F. HILD

Les soldes d'opinion résumés au mieux les réponses des entreprises aux enquêtes de conjoncture ?

G2002/10
I. ROBERT-BOBÉ

Les comportements démographiques dans le modèle de microsimulation Destinie - Une comparaison des estimations issues des enquêtes Jeunes et Carrières 1997 et Histoire Familière 1999

G2002/11
J.-P. ZOYEM

La dynamique des bas revenus : une analyse des entrées-sorties de pauvreté

G2002/12
F. HILD

Previsions d'inflation pour la France

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

G2002/14
E. WALRAET - A. VINCENT

- Analyse de la redistribution intragénérationnelle

dans le système de retraite des salarés du privé

- Une approche par microsimulation
- Intragenerational distributional analysis in the french private sector pension scheme - A microsimulation approach

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

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

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

G2003/02
P. BISCOURP et F. KRAMARZ

Création d'emplois, destruction d'emplois et internationalisation des entreprises industrielles françaises : une analyse sur la période 1986-1992

G2003/03
Bilan des activités de la DESE - 2002

G2003/04
P.-O. BEFFY - J. DEROYON - N. FOURCADE - S. GREGOIR - N. LAIB - B. MONFORT

Évolutions macroéconomiques et croissance : une projection macro-économique à l'horizon 2020

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

G2003/06
P. AUBERT - B. CRÉPON
Age, salaire et productivité

La productivité des salarés décline-t-elle en fin de barrière ?

G2003/07
H. BARON - P.O. BEFFY - N. FOURCADE - R. MAHIEU

Le ralentissement de la productivité du travail au cours des années 1990

G2003/08
P.-O. BEFFY - B. MONFORT

Patrimoine des menages, dynamique d'allocation et comportement de consommation

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

G2003/10
M. LECLAIR - P. PETIT

Présence syndicale dans les firmes : quel impact sur les inégalités salariales entre les hommes et les femmes ?

G2003/11
P.-O. BEFFY - X. BONNET - M. DARRACQ-PARIES - B. MONFORT

MZE : a small macro-model for the euro area

G2004/01
P. AUBERT - M. LECLAIR

La compétitivité exprimée dans les enquêtes trimestrielles sur la situation et les perspectives dans l'industrie

G2004/02
M. DUEE - C. REBILLARD

La dépendance des personnes âgées : une projection à long terme

G2004/03
S. RASPILLER - N. RIEDINGER
Régulation environnementale et choix de localisation des groupes français

G2004/04
A. NABOULET - S. RASPILLER

Les déterminants de la décision d'investir : une approche par les perceptions subjectives des firmes
N. RAGACHE
La déclaration des enfants par les couples non marés est-elle fiscalement optimale ?

G2004/05
M. DUÈE

G2004/06
P. AUBERT - E. CAROLI - M. ROGER

G2004/07
New Technologies, Workplace Organisation and the Age Structure of the Workforce: Firm-Level Evidence

G2004/08
E. DUGUET - C. LELARGE

Les brevets accroissent-ils les incitations privées à innover ? Un examen microéconométrique

G2004/09
S. RASPILLER - P. SILLARD

Affiliating versus Subcontracting: the Case of Multinational

G2004/10
S. ANANIAN - P. AUBERT

Travailleurs âgés, nouvelles technologies et changements organisatoires, un réexamen à partir de l'enquête « REPONSE »

G2004/11
S. ANANIAN - P. AUBERT

Public Debt Sustainability: Some Results on the French Case

G2004/10
J. BOISSINOT - S. ANGEVIN - B. MONFORT

Public Debt Sustainability: Some Results on the French Case

G2004/11
S. ANANIAN - P. AUBERT

Travailleurs âgés, nouvelles technologies et changements organisatoires, un réexamen à partir de l'enquête « REPONSE »

G2004/12
X. BONNET - H. PONCET

Structures de revenus et propensions différentes à consommer - Vers une équation de consommation des ménages plus robuste en prévision pour la France

G2004/13
C. PICART

Évaluer la rentabilité des sociétés non financières

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

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

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

G2005/03
P. AUBERT - P. SILLARD

Délocalisations et réductions d'effectifs dans l'industrie française

G2005/04
M. LECLAIR - S. ROUX

Mesure et utilisation des emplois instables dans les entreprises

G2005/05
C. L'ANGEVIN - S. SERRAVALLE

Performances à l'exportation de la France et de l'Allemagne - Une analyse par secteur et destination géographique

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

G2005/07
S. RASPILLER

La concurrence fiscale : principaux enseignements de l'analyse économique

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

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

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

<table><tr><td>G2009/06</td><td>L. DAVEZIES - X. D'HAULTFŒUILLE<br/>Fauil-lil ponder ?... Ou l'éternelle question de l'économètre confronté à des données d'enquête</td></tr><tr><td>G2009/07</td><td>S. QUANTIN - S. RASPILLER - S. SERRAVALLE<br/>Commerce Intragroupe, fiscalité et prix de transferts, une analyse sur données françaises</td></tr><tr><td>G2009/08</td><td>M. CLERC - V. MARCUS<br/>Élastiques-prix des consommations énergétiques des ménages</td></tr><tr><td>G2009/09</td><td>G. LALANNE - E. POULIQUEN - O. SIMON<br/>Prix du pétrole et croissance potentielle à long terme</td></tr><tr><td>G2009/10</td><td>D. BLANCHET - J. LE CACHEUX - V. MARCUS<br/>Adjusted net savings and other approaches to sustainability, some theoretical background</td></tr><tr><td>G2009/11</td><td>V. BELLAMY - G. CONSALES - M. FESSEAU - S. LE LAIDIER - É. RAYNAUD<br/>Une décomposition du compte des ménages de la comptabilité nationale par catégorie de ménage en 2003</td></tr><tr><td>G2009/12</td><td>J. BARDAJI - F. TALLET<br/>Defecting Economic Regimes in France, a Qualitative Markov-Switching Indicator Using Mixed Frequency Data</td></tr><tr><td>G2009/13</td><td>R. AEBERHARDT - D. FOUGÈRE - R. RATHELOT<br/>Discrimination à l'embrache : comment exploiter les procédures de testing ?</td></tr><tr><td>G2009/14</td><td>Y. BARBESOL - P. GIVORD - S. QUANTIN<br/>Partage de la valeur ajoutée, approche par données microéconomiques</td></tr><tr><td>G2009/15</td><td>I. BUONO - G. LALANNE<br/>The Effect of the Uruguay round on the Intensive and Extensive Margins of Trade</td></tr><tr><td>G2010/01</td><td>C. MINODIER<br/>Avantages comparés des séries des premières valeurs publiées et des séries des valeurs révisées - Un exercice de prévision en temps réel de la croissance trimestrielle du PIB en France</td></tr><tr><td>G2010/02</td><td>V. ALBOUY - L. DAVEZIES - T. DEBRAND<br/>Health Expenditure Models: a Comparison of Five Specifications using Panel Data</td></tr><tr><td>G2010/03</td><td>C. KLEIN - O. SIMON<br/>Le modèle MÉSANGE réestimé en base 2000 Tome 1 - Version avec volumes à prix constants</td></tr><tr><td>G2010/04</td><td>M.-É. CLERC - É. COUDIN<br/>L'IFC, miroir de l'évolution du coût de la vie en France ? Ce qu'apporte l'analyse des courbes d'Engel</td></tr><tr><td>G2010/05</td><td>N. CECL-RENAUD - P.-A. CHEVALIER<br/>Les seuls de 10, 20 et 50 salarés : impact sur la taille des entreprises françaises</td></tr><tr><td>G2010/06</td><td>R. AEBERHARDT - J. POUGET<br/>National Origin Differences in Wages and Hierarchical Positions - Evidence on French Full-Time Male Workers from a matched Employer-Employee Dataset</td></tr></table>
Computing additive contributions to growth and other issues for chain-linked quarterly aggregates

G2014/13

H. FRAISSE - F. KRAMARZ - C. PROST
Labor Disputes and Job Flows

G2014/14 P. GIVORD - C. GRISLAIN-LETRÉMY

- H. NAEGLE
How does fuel taxation impact new car purchases? An evaluation using French

consumer-level dataset

P. AUBERT - S. RABATÉ

Durée passée en carrière et durée de vie en retraite : quel partage des gains d'espérance de vie ?

G2015/01 A. POISSONNIER

The walking dead Euler equation
Addressing a challenge to monetary policy

models

Y. DUBOIS - A. MARINO

Indicateurs de rendement du système de retraite français

G2015/02
T. MAYER - C. TREVIEN

The impacts of Urban Public Transportation: Evidence from the Paris Region

S. T. LY - A. RIEGERT

Measuring Social Environment Mobility

G2015/04

G2015/05 M. A. BEN HALIMA - V. HYAFIL-SOLELHAC

Measuring Social Environment Mobility

Quel est l'impact du système d'indemnisation

maladie sur la durée des arrêts de travail pour

maladie ?

G2015/06 Y. DUBOIS - A. MARINO

Disparités de rendement du système de retraite dans le secteur privé : approches intergénéra-

tionnelle et intragénérationnelle

G2015/07 B. CAMPAGNE - V. ALHENC-GELAS -

J.-B. BERNARD
No evidence of financial accelerator in France

G2015/08 Q. LAFFÉTER - M. PAK

Élastiques des recettes fiscales au cycle économique : étude de trois impôts sur la période

1979-2013 en France

J.-M. DAUSSIN-BENICHOU, S. IDMACHICHE,

A. Leduc et E. POULIQUEN
Les déterminants de l'attractivité de la fonction

publique de l'État

P. AUBERT

La modulation du montant de pension selon la durée de carrière et l'âge de la retraite : quelles

disparités entre assurés ?

G2015/11 V. DORTET-BERNADET - M. SICISC

Effet des aides publiques sur l'emploi en R&D dans les petites entreprises

G2015/12 S. GEORGES-KOT

Annual and lifetime incidence of the value-added tax in France

G2015/13 M. POULHÉS

Are Enterprise Zones Benefits Capitalized into Commercial Property Values? The French Case

G2015/14 J.-B. BERNARD - Q. LAFFÉTER

Effet de l'activité et des prix sur le revenu salarial des différentes catégories socioprofessionnelles

G2015/15 C. GEAY - M. KOUBI - G de LAGASNERIE

Projections des dépenses de soins de ville, construction d'un module pour Destinie

G2015/16 J. BARDAJI - J.-C. BRICONGNE

B. CAMPAGNE - G. GAULIER
Compared performances of French companies

on the domestic and foreign markets

G2015/17 C. BELLÉGO - R. DE NUS

The redistributive effect of online piracy on the box office performance of American movies in

foreign markets

G2015/18 J.-B. BERNARD - L. BERTHET

French households financial wealth: which changes in 20 Years?

G2015/19 M. POULHÉS

Fenêtre sur Cour ou Chambre avec Vue ?

Les prix hédoniques de l'immobilier parisien

G2016/01 B. GARBINTI - S. GEORGES-KOT

Time to smell the roses? Risk aversion, the timing of inheritance receipt, and retirement

P. CHARNOZ - C. LELARGE - C. TREVIEN

Communication Costs and the Internal Organization of Multi-Plant Businesses: Evidence

from the Impact of the French High-Speed Rail

G2016/03 C. BONNET - B. GARBINTI - A. SOLAZ

Gender Inequality after Divorce: The Flip Side of Marital Specialization - Evidence from a French

Administrative Database

G2016/04 D. BLANCHET - E. CAROLI - C. PROST -

M. ROGER
Health capacity to work at older ages in France

B. CAMPAGNE - A. POISSONNIER

MELEZE: A DSGE model for France within the Euro Area

G2016/06 B. CAMPAGNE - A. POISSONNIER

Laffer curves and fiscal multipliers: lessons from Mélèze model

G2016/07 B. CAMPAGNE - A. POISSONNIER

Structural reforms in DSGE models: a case for sensitivity analyses

G2016/08 Y. DUBOIS et M. KOUBI

Rélevement de l'âge de départ à la retraite : quel impact sur l'activité des séniors de la réforme des

retraites de 2010 ?

G2016/09 A. NAQUAS - M. ORAND - I. SUMANI HOUTTI

Les entreprises employant des salarés au Smic : quelles caractéristiques et quelle rentabilité ?

G2016/10 T. BLANCHET - Y. DUBOIS - A. MARINO -

M. ROGER
Patrimoine privé et retraite en France

G2016/11 M. PAK - A. POISSONNIER

Accounting for technology, trade and final consumption in employment: an Input-Output decomposition

G2017/01 D. FOUGÈRE - E. GAUTIER - S. ROUX

Understanding Wage Floor Setting in Industry-Level Agreements: Evidence from France

G2017/02 Y. DUBOIS - M. KOUBI

Y. DUBOIS - M. KOUBI
Régies d'indexation des pensions et sensibilité des dépenses de retraites à la croissance

G2017/02
Y. DUBOIS - M. KOUBI
Régies d'indexation des pensions et sensibilité des dépenses de retraites à la croissance économique et aux chocs démographiques

G2017/03 A. CAZENAVE-LACROUTZ - F. GODET

L'espérance de vie en retraite sans incapacité
sevère des générations nées entre 1960 et 1990 : une projection à partir du modèle Destinie

G2017/04 J. BARDAJI - B. CAMPAGNE -

M.-B. KHDER - Q. LAFFÉTER - O. SIMON
(Insee)

A-S. DUFERNEZ - C. ELEZAAR -

P. LEBLANC - E. MASSON -

H. PARTOUCHE (DG-Trésor)
Le modèle macroéconométrique Mésange :

réestimation et nouveautés

G2017/05 J. BOUSSARD - B. CAMPAGNE

Fiscal Policy Coordination in a Monetary Union at the Zero-Lower-Bound

G2017/06 A. CAZENAVE-LACROUTZ -

A. GODZINSKI

Effects of the one-day waiting period for sick leave on health-related absences in the

French central civil service

G2017/07 P. CHARNOZ - M. ORAND

Qualification, progrès technique et marchés du travail locaux en France, 1990-2011

G2017/08 K. MILIN

Modélisation de l'inflation en France par une approche macrosectorielle

G2017/09 C.-M. CHEVALIER - R. LARDEUX

Homeownership and labor market outcomes: disentangling externality and composition effects

G2017/10 P. BEAUMONT

Time is Money: Cash-Flow Risk and Export

Market Behavior

G2017/10 S. ROUX - F. SAVIGNAC

SMEs' financing: Divergence across Euro area countries?

G2018/01 L. ROUX - F. SAVIGNAC

SMEs' financing: Divergence across Euro area countries?

G2018/02 C.-M. CHEVALIER - A. LUCIANI

Computerization, labor productivity and employment impacts across industries vary with technological level

G2018/03 R. MONIN - M. SUAREZ CASTILLO

L'effet du CICE sur les prix une double analyse sur donnés sectorielles et

G2018/03 R. LARDEUX

L'effet du CICE sur les prix une double analyse sur donnés sectorielles et individuelles

G2018/04 R. LARDEUX

Who Understands The French Income Tax?

Bunching Where Tax Liabilities Start

G2018/05 C.-M. CHEVALIER

Financial constraints of innovative firms and

sectoral growth

G2018/06 R. S.-H. LEE - M. PAK

Pro-competitive effects of globalisation on prices, productivity and markups: Evidence

in the Euro Area

G2018/07 C.-M. CHEVALIER

Consumption inequality in France between 1995 and 2011

G2018/08 A. BAUER - B. GARBINTI -

S. GEORGES-KOT
Financial Constraints and Self-Employment

in France, 1945-2014

G2018/09 P. BEAUMONT - A. LUCIANI

Prime à l'embauche dans les PME :

évaluation à partir des déclarations d'embauche

C. BELLÉGO - V. DORTET-BERNADET -

M. TEAUPT

Comparaison de deux dispositifs d'aide à la R&D collaborative public-privé

G2018/11 R. MONIN - M. SUAREZ CASTILLO

Réplication et rapprochement des travaux d'évaluation du effet du CICE sur l'emploi en 2013 et 2014

G2018/12 A. CAZENAVE-LACROUTZ - F. GODET -

V. LIN
L'introduction d'un gradient social dans la mortalité au sein du modèle Destinie 2

G2018/12 M. ANDRÉ - A.-L. BIOTTEAU

G2019/01 M. ANDRÉ - A.-L. BIOTTEAU

Effets de moyen terme d'une hausse de TVA sur le niveau de vie et les inégalités :

une approche par microsimulation

G2019/02 A. BOURGEOIS - A. BRIAND

Le modèle Avionic : la modélisation Input/Output des comptes nationaux

G2019/03 A. GODZINSKI - M. SUAREZ CASTILLO

Short-term health effects of public transport disruptions: air pollution and viral spread channels

G2019/04 L. AEBERHARDT - F. HATIER -

M. LECLAIR - B. PENTINAT - J.-D. ZAFAR
L'économie numérique fausse-t-elle le partage volume-prix du PIB ?

G2019/05 A. CAZENAVE-LACROUTZ - E. YILMAZ

Dans quelle mesure les incitations tarifaires et la procédure de mise sous accord préalable ont-elles contribué au développement de la chirurgie ambulatoire ?

G2019/04 M. LECLAIR - F. SAVIGNAC

SMEs' financing: Divergence across Euro area countries?

G2019/05 L. AEBERHARDT - F. HATIER -

M. LECLAIR - B. PENTINAT - J.-D. ZAFAR
L'économie numérique fausse-t-elle le partage volume-prix du PIB ?

G2019/06 J.-P. CLING - S. EGBHAL-TEHERANI -

M. ORZONI - C. PLATEAU
The Differences between EU Countries for Sustainable Development Indicators:

It is (mainly) the Economy!

G2019/07 P. CHONÉ - L. WILNER

G2019/08 Competition on Unobserved Attributes: The Case of the Hospital Industry

G2019/08 Child Penalties and Financial Incentives: Exploiting Variation along the Wage Distribution

G2019/09 E. GAUTIER - S. ROUX - M. SUAREZ CASTILLO

Do Minimum Wages make Wages more Rigid ? Evidence from French Micro Data

G2019/10 M. ANDRÉ - A. SIREY-JOL
Imposition des couples et des familles : effets budétaires et redistributifs de l'impôt sur le revenu

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G2020/05 P. PORA

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G2021/06 L. GOBILLON – D. MEURS – S. ROUX Differences in positions along a hierarchy : Counterfactuals based on an assignment model

G2021/07 N. BECHICHI – J. GRENET – G. THEBAULT Ségrégation à l'entrée des études supérieures en France et en région

G2021/08 M. ANDRÉ – O. MESLIN Et pour quelques appartements de plus : Étude de la propriété immobilière des ménages et du profil redistributif de la taxe foncière

G2021/09 S. GEORGES-KOT – D. GOUX – E. MAURIN The value of leisure synchronisation

G2021/10 N. BECHICHI – M. FABRE – T. OLIVIA Projections de la population active à l'horizon 2080

G2021/11 S. QUANTIN – C. WELTER-MÉDÉE Estimation des montants manquants de versements de TVA, exploitation des données du contrôle fiscal

G2021/12 L. BLOCH – B. FAVETTO – A. LAGOUGE – F. SÉDILLOT Inégalités de rendements et de patrimoine en France en 2017

G2021/13 N. BECHICHI – G. THEBAULT Students' Preferences, Capacity Constraints and Post-Secondary Achievements in a Non-Selective System

G2021/14 S. QUANTIN – C. WELTER-MÉDÉE Estimation des montants manquants de versements de TVA, exploitation des données du contrôle fiscal

G2021/15 V. LIN – O. MESLIN Hausse des prix immobiliers et mesure du niveau de vie

G2021/16 L. BLOCH – B. FAVETTO – A. LAGOUGE – F. SÉDILLOT Inégalités de rendements et de patrimoine en France en 2017

G2021/17 N. BECHICHI – G. THEBAULT Students' Preferences, Capacity Constraints and Post-Secondary Achievements in a Non-Selective System

G2021/18 B. BUREAU – A. DUQUERROY J. GIORGI – M. LÉ – S. SCOTT – F. VINAS Une année de crise COVID : impact sur la dymanique des entreprises en France Une évaluation sur données individuelles

G2021/19 B. BUREAU – A. DUQUERROY J. GIORGI – M. LÉ – S. SCOTT – F. VINAS L'impact de la crise sanitaire sur la situation financière des entreprises en 2020 : une analyse sur données individuelles

G2021/20 A. GODZINSKI – M.SUAREZ CASTILLO Disentangling the effects of air pollutants with many instruments

G2021/21 S. QUANTIN – S.BUNEL – C.LENOIR Évaluation du dispositif Jeune entreprise innovante (JEI) Un exemple d'application du modèle d'analyse de sensibilité de Rosenbaum

G2021/22 L. GOBILLON – D. MEURS – S. ROUX Differences in positions along a hierarchy : Counterfactuals based on an assignment model

G2021/23 N. BECHICHI – J. GRENET – G. THEBAULT Ségrégation à l'entrée des études supérieures en France et en région

G2021/24 S. QUANTIN – C. WELTER-MÉDÉE Estimation des montants manquants de versements de TVA, exploitation des données du contrôle fiscal

G2021/25 L. BLOCH – B. FAVETTO – A. LAGOUGE – F. SÉDILLOT Inégalités de rendements et de patrimoine en France en 2017

G2021/26 N. BECHICHI – G. THEBAULT Students' Preferences, Capacity Constraints and Post-Secondary Achievements in a Non-Selective System

G2021/27 B. BUREAU – A. DUQUERROY J. GIORGI – M. LÉ – S. SCOTT – F. VINAS Une année de crise COVID : impact sur la dymanique des entreprises en France Une évaluation sur données individuelles

G2021/28 L. GOBILLON – D. MEURS – S. ROUX Differences in positions along a hierarchy : Counterfactuals based on an assignment model

G2021/29 N. BECHICHI – J. GRENET – G. THEBAULT Ségrégation à l'entrée des études supérieures en France et en région

G2021/30 S. QUANTIN – S.BUNEL – C.LENOIR Évaluation du dispositif Jeune entreprise innovante (JEI) Un exemple d'application du modèle d'analyse de sensibilité de Rosenbaum

G2021/31 L. GOBILLON – D. MEURS – S. ROUX Differences in positions along a hierarchy : Counterfactuals based on an assignment model