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Revue internationale du Travail

# L'impact de l'automatisation sur l'emploi pendant les périodes de contraction et d'expansion de l'économie: une étude de la loi Okun

Michał Brzozowski, Université de Varsovie, faculté de sciences économiques, brzozowski@wne.uw.edu.pl (auteur référence)

Joanna Siwińska-Gorzelak, Université de Varsovie, faculté de sciences économiques, siwinska@wne.uw.edu.pl

**Résumé.** Les auteurs examinent l'impact de la robotisation sur la corrélation à court terme entre emploi et production en s'appuyant sur des données de panel relatives à 35 pays de l'OCDE au cours de la période 1996-2020. Leurs résultats empiriques, validés par une série de tests de robustesse, montrent systématiquement que l'automatisation contribue à la préservation de l'emploi pendant les récessions, parce qu'elle atténue la hausse du chômage quand l'activité se contracte. Ces résultats remettent ainsi en cause l'idée communément avancée concernant l'impact négatif de l'automatisation sur l'emploi. Par ailleurs, ils ne confirment pas que l'automatisation explique les reprises sans emplois.

**Mots clés:** loi d'Okun, récessions non destructrices d'emplois, croissance sans emplois, automatisation, robotisation, chômage, croissance économique.

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Titre original: «Exploring the Impact of Automation on Employment during Expansions and Contractions: An Examination of Okun's Law» (International Labour Review, vol. 164 n° 4). Traduit par Isabelle Croix. Également disponible en espagnol (Revista Internacional del Trabajo, vol. 144, n° 4).

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© Auteur(s), 2025. Compilation et traduction des articles. © Organisation internationale du Travail, 2025.

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# 1. Introduction

La loi d'Okun – selon laquelle il existe à court terme une corrélation négative entre production et chômage – occupe une large place dans la théorie macroéconomique, l'enseignement de l'économie et l'analyse des politiques. Une vaste littérature empirique a été consacrée à sa pertinence pratique, par exemple les récents travaux de Ball et al. (2019), Ball, Leigh et Loungani (2017), An et al. (2019), Aguiar-Conraria, Martins et Soares (2020), Grant (2018) et Farole, Ferro et Gutierrez (2017). Ces travaux confirment généralement la validité empirique de la loi, mais leurs auteurs constatent aussi que le coefficient d'Okun varie de façon significative, variations qui demeurent en majeure partie inexpliquées (Ball et al., 2019). Ces disparités existent entre pays, secteurs, périodes et catégories démographiques de travailleurs.

L'automatisation est un déterminant essentiel du coefficient d'Okun en raison de sa forte incidence sur la demande de main-d'œuvre, la structure de l'emploi et la productivité des entreprises (Graetz et Michaels, 2018; Acemoglu et Autor, 2011; Goos, Manning et Salomons, 2009; Autor, Levy et Murnane, 2003; Acemoglu, Koster et Ozgen, 2023; Chung et Lee, 2023). Si l'impact des nouvelles technologies numériques sur le marché du travail est établi, le lien entre la robotisation et la corrélation à court terme entre production et chômage n'a pas fait l'objet d'études systématiques. C'est cette lacune que nous entendons combler ici.

Notre étude est une évaluation empirique de l'incidence de la robotisation sur la corrélation à court terme entre production et emploi (ou chômage)<fnref n="1" />. Sa première contribution à la recherche réside dans le fait qu'elle fournit un ensemble cohérent de données empiriques, validées par une série de tests de robustesse, mettant en lumière l'impact tangible de la robotisation sur le coefficient d'Okun dans les pays développés. Nous montrons que les robots affaiblissent ce coefficient en particulier en période de ralentissement de l'activité économique. Pour corriger l'endogénéité entre l'automatisation et les dynamiques du marché du travail, nous faisons appel à une méthode d'estimation par variables instrumentales en veillant à utiliser une diversité d'instruments et plusieurs estimateurs pour garantir la robustesse de nos résultats.

Nos constatations permettent de tirer d'importants enseignements pour l'action publique. Elles montrent que les politiques budgétaires et monétaires qui visent à stabiliser la production n'ont pas le même effet sur l'emploi selon le degré de robotisation du pays. Elles révèlent aussi que la robotisation contribue à éviter les destructions d'emplois pendant les récessions, remettant ainsi en cause la thèse communément avancée selon laquelle elle entraînerait une dégradation de la situation du marché du travail. À notre connaissance, notre étude est la première à fournir ce type d'informations.

Notre article est structuré comme suit. Dans la deuxième partie, nous proposons une revue de la littérature et formulons notre hypothèse. La troisième partie décrit notre travail empirique – nos données, notre méthodologie et nos résultats –, tandis que la quatrième présente une synthèse de nos constatations et livre quelques conclusions.

# 2. Revue de la littérature et hypothèses

La loi d'Okun occupe une place de choix dans la littérature macroéconomique et dans l'analyse des politiques. Les travaux empiriques confirment qu'à court terme il existe une relation négative significative entre production et chômage. Ils divergent cependant concernant l'ampleur du coefficient d'Okun et sa stabilité dans le temps, entre pays et entre secteurs d'activité (An et al., 2019; Ball et al., 2019; Ball, Leigh, et Loungani, 2017; Grant, 2018). De récentes études mettent en évidence un large éventail de facteurs susceptibles

<footnote n="1">¹ La loi d'Okun décrit une relation inverse entre production et chômage. Toutefois, comme il existe une corrélation négative entre variation du taux de chômage et variation de l'emploi, elle peut être reformulée et exprimée sous la forme d'une relation positive entre production et emploi.</footnote>
de modifier cette corrélation à court terme, parmi lesquels le chômage moyen, le produit intérieur brut (PIB) par habitant, la démographie et la législation sur la protection de l'emploi (Ball et al., 2019; An, Bluedorn et Ciminelli, 2021; Aguiar-Conraria, Martins et Soares, 2020). Il est de surcroît établi que le coefficient d'Okun varie au fil du temps et en fonction de la position dans le cycle économique (Berger, Everaert et Vierke, 2016; Grant, 2018; Aguiar-Conraria, Martins et Soares, 2020). Autrement dit, il peut fluctuer, et son ampleur est sensible à l'évolution des variations structurelles et conjoncturelles.

L'impact de l'automatisation sur ce coefficient est un sujet important, mais absent des discussions sur la loi d'Okun. Les nouvelles technologies telles que la robotisation exercent une forte influence sur le marché du travail et la productivité des entreprises, et modifient probablement le lien à court terme entre production et emploi (ou chômage). Même si les premières prévisions, qui pronostiquaient des destructions d'emplois massives sous l'effet de l'automatisation (Brynjolfsson et McAfee, 2014; Frey et Osborne, 2017) semblent aujourd'hui trop pessimistes, il ne fait aucun doute que les technologies de l'information, l'automatisation et la numérisation transforment radicalement les marchés du travail. La modification de la structure de la demande de main-d'œuvre fait partie des plus évidentes de ces transformations, les technologies exécutant des tâches qui l'étaient auparavant par des travailleurs humains et provoquant au passage une série d'ajustements supplémentaires. Il en résulte une évolution de la demande de main-d'œuvre, qui touche en particulier les personnes dotées de compétences spécifiques. Cette situation est à l'origine d'un vaste corpus d'études sur la notion de progrès technologique biaisé touchant davantage les tâches routinières. L'idée qui sous-tend cette notion est que les technologies modernes, dont la robotisation, remplacent l'humain pour l'exécution de tâches qui sont routinières et facilement codifiables, sans pour autant être nécessairement simples. Elles contribuent ainsi à la diminution observée du nombre d'emplois répétitifs et routiniers, manuels mais aussi cognitifs, et à une hausse simultanée de la demande de main-d'œuvre susceptible d'occuper des emplois non routiniers qualifiés, ou des emplois simples et manuels (Autor, Levy et Murnane, 2003; Autor et Dorn, 2013; Dao et al., 2017; Autor et Salomons, 2018; Vivarelli, 2014; Acemoglu et Restrepo, 2019). Beaucoup de postes consistant en tâches routinières automatisables se situent au milieu de l'échelle du revenu d'activité, tandis que les emplois non routiniers sont souvent occupés par des travailleurs très qualifiés – dans le cas des tâches cognitives – ou peu qualifiés et mal rémunérés – dans le cas des tâches non routinières manuelles. Le progrès technologique biaisé entraîne donc une polarisation du marché du travail, observée depuis plus de quarante ans aux États-Unis et dans d'autres pays développés (Autor et Dorn, 2013; Cortes et al., 2020; Goos, Manning et Salomons, 2009; de Vries et al., 2020; Acemoglu et Restrepo, 2019). Ces transformations ont des conséquences sur la capacité des marchés du travail à réagir à divers chocs (Ebeke et Eklou, 2023; Lin et Weise, 2019). Pourtant, comme souligné plus haut, l'incidence de la robotisation sur la sensibilité de l'emploi ou du chômage aux écarts de la production par rapport à son potentiel n'a pour l'heure pas été analysée par les chercheurs.

Dans cet article, nous postulons que la progression de l'adoption des technologies par les pays et le phénomène de progrès technologique biaisé touchant les tâches routinières, de même que l'impact de la robotisation sur les processus de production et la productivité des entreprises, modifient et atténuent probablement la réaction conjoncturelle du chômage à des fluctuations temporaires de la production, et ce pour quatre raisons principales.

Premièrement, la diminution de la proportion d'emplois routiniers moyennement qualifiés imputable au progrès technologique biaisé pourrait avoir des répercussions sur la sensibilité conjoncturelle de l'emploi aux variations de la production, en particulier en phase de récession. Selon la thèse de Schumpeter sur le fait que les récessions auraient un «effet de nettoyage» (Aghion et Howitt, 1992; Aghion et Saint-Paul, 1998; Caballero et Hammour, 1994), les crises économiques accélèrent le processus de progrès technologique biaisé (Hershbein et Kahn, 2018). Les travaux empiriques montrent systématiquement que, pendant les récessions aux États-Unis et dans d'autres pays développés, les reculs
de l'emploi les plus forts ont touché les emplois routiniers (Jaimovich et Siu, 2020; Foote et Ryan, 2014; Anghel, de la Rica et Lacuesta, 2013; Verdugo et Allègre, 2020). Étant donné que le taux plus élevé de robotisation dans les pays développés est associé à une proportion plus faible d'emplois routiniers sensibles à la conjoncture (de Vries et al., 2020), nous postulons que, toutes choses égales par ailleurs, un taux de robotisation plus élevé va de pair avec une moindre sensibilité conjoncturelle de l'emploi aux fluctuations de la production. Cet effet est probablement plus marqué pendant les récessions.

Deuxièmement, la thèse selon laquelle le progrès technologique biaisé s'accompagnerait d'un affaiblissement des fluctuations conjoncturelles de l'emploi est validée par l'existence de la corrélation entre ce progrès asymétrique et la hausse de la demande de travailleurs qualifiés en mesure d'exécuter des tâches non routinières en complément des technologies (Acemoglu et Autor, 2011; Tang, Huang et Liu, 2021; Vivarelli, 2014, Acemoglu, Koster et Ozgen, 2023). Comme le montre la recherche, les compétences et la qualification de la main-d'œuvre jouent un rôle déterminant dans la réussite des usines innovantes, les pénuries de personnel qualifié constituant un obstacle majeur à une adoption réussie des nouvelles technologies (Kamble, Gunasekaran et Sharma, 2018; Raj et al., 2020; Gal et al., 2019; Ballestar et al., 2022). Les travailleurs formés et qualifiés sont donc censés constituer les principales ressources des entreprises modernes (Riley, Michael et Mahoney, 2017). Dès lors, les employeurs pourraient hésiter à s'en séparer pendant les récessions, d'où une plus grande stabilité professionnelle<fnref n="2" />. En conséquence, outre que la diminution des tâches routinières moyennement qualifiées contribue à une plus grande stabilité de l'emploi en présence d'un taux de robotisation plus élevé, une augmentation du nombre de travailleurs qualifiés exécutant des tâches non routinières et de leur importance renforce cette stabilité.

Damiani, Pompei et Kleinknecht (2023) fournissent des éléments intéressants qui corroborent cette hypothèse tout en la nuancant. Les auteurs constatent que, dans les secteurs dans lesquels les entreprises ont des structures et des processus de production sophistiqués, dépendant de connaissances internes, la robotisation réduit le recours aux contrats temporaires, surtout parmi les travailleurs très qualifiés. L'ancienneté des salariés est un atout pour l'employeur, parce que les compétences en innovation reposent sur des savoirs internes à l'entreprise, lesquels englobent ceux du salarié, souvent tacites. Ce schéma n'est en revanche pas observé dans les secteurs où les processus de production sont nettement moins complexes et dépendent davantage de connaissances extérieures à l'entreprise. Dans ces secteurs, le recours aux robots est associé à une hausse du nombre de postes temporaires. L'impact du taux de robotisation n'est donc pas homogène: il varie en fonction de la complexité de la structure de l'entreprise et des processus de production. Damiani, Pompei et Kleinknecht (2023) soulignent néanmoins que la robotisation est nettement plus forte dans les secteurs où la structure et les processus de production sont complexes et que son impact positif sur la stabilité de l'emploi l'emporte. Dauth et al. (2017) confirment ce résultat dans le cas du secteur manufacturier allemand.

Troisièmement, assurer la stabilité de l'emploi en période de récession est plus facile pour les entreprises en bonne santé financière, comme le constatent Bäurle, Lein et Steiner (2021), par exemple. Or, bon nombre d'études montrent que, comparativement aux entreprises qui n'ont pas recours aux robots, celles qui en utilisent se caractérisent par des niveaux plus élevés de valeur ajoutée, de productivité, de chiffre d'affaires par travailleur et d'emploi (Acemoglu, Lelarge et Restrepo, 2020; Acemoglu, Koster et Ozgen, 2023; Koch, Manuylov et Smolka, 2021; Bonfiglioli et al., 2022). Autre enseignement de la recherche: les entreprises qui utilisent les technologies de l'information et de la communication (TIC) numériques sont plus résilientes aux crises. Ainsi, Copestake, Estefania-Flores et Furceri (2022) et Crivelli, Furceri et Toujas-Bernate (2012) s'appuient sur des données se rapportant à plus de 20000 entreprises réparties dans 74 pays et révèlent que le chiffre d'affaires

<footnote n="2">² D'après Grant (2018), les entreprises qui investissent massivement dans la formation de leur personnel hésitent davantage à licencier en période récessive, mais elles recrutent de nouveaux salariés pendant les périodes fastes, parce qu'il faut du temps pour former du personnel.</footnote>
des entreprises où le numérique occupe une plus large place diminue moins pendant les récessions que celui de leurs concurrentes qui n'utilisent pas le numérique. Dans la même veine, Ballestar et al. (2021) montrent, à partir de données portant sur plus de 4000 entreprises espagnoles, que l'utilisation de robots va de pair avec une résilience plus forte aux aléas. Bertschek, Polder et Schulte (2019) se fondent sur des données agrégées collectées au niveau de l'entreprise dans 12 pays et observent que les entreprises qui font une grande utilisation des TIC résistent mieux aux ralentissements économiques. Bien qu'il y ait une différence entre l'intensité en TIC et la densité de robots, il existe une relation claire et positive entre ces deux indicateurs (Presidente, 2023; OCCE, 2017, p. 37).

Au niveau national, Papaioannou (2023) constate que les pays affichant une plus grande intensité en TIC ont mieux résisté à la récession provoquée par la pandémie de COVID-19 et ont subi une baisse de production moins forte. La plus forte résilience aux crises des entreprises où les TIC et les robots occupent une plus grande place, couplée avec le niveau généralement supérieur de leurs performances, pourrait donc contribuer à l'effet stabilisateur sur l'emploi de la robotisation tout au long du cycle conjoncturel.

Quatrièmement, la robotisation a transformé la fonction de production, ce qui signifie que, parallèlement à la progression de l'automatisation, les chocs affectant le prix des robots pourraient jouer un rôle croissant dans la volatilité du PIB. Selon le postulat théorique de Lin et Weise (2019), ces chocs ont un impact sur le stock de robots et, par conséquent, sur la production. Cependant, comme cet impact est contrebalancé par celui des fluctuations du nombre de robots sur l'emploi, la sensibilité de l'emploi aux variations de la production pourrait diminuer. Il est possible que ce mécanisme contribue lui aussi à la réduction du coefficient d'Okun, même si nous nous intéressons ici à la façon dont l'emploi (ou le chômage) réagit à des variations à court terme du PIB dues à diverses causes.

En somme, un taux de robotisation plus élevé va de pair avec une diminution de la part des emplois routiniers, généralement plus touchés par les fluctuations du cycle économique, en particulier par la dégradation de la conjoncture. On observe en parallèle une augmentation de la proportion de travailleurs qualifiés dotés de compétences précieuses pour l'entreprise, catégorie qui jouit en principe d'une plus grande stabilité de l'emploi. Par ailleurs, les entreprises qui font le choix de la robotisation résistent mieux que les autres aux récessions. À cela s'ajoute que les robots devenant un facteur de production important, les chocs touchant leur prix ont une incidence sur la production. Cet effet est cependant contrebalancé par celui de la robotisation sur l'emploi, ce qui atténue les retombées de ces chocs sur le chômage. Collectivement, ces facteurs laissent penser que l'adoption de robots est de nature à amoindrir la sensibilité de l'emploi aux fluctuations de la production. Ce phénomène pourrait cependant ne pas être homogène sur l'ensemble du cycle conjoncturel. Apparemment, parce qu'elle modifie la composition des effectifs en termes de compétences et de tâches exécutées (réduisant la part de salariés qui occupent des emplois routiniers et augmentant la proportion de travailleurs hautement qualifiés), la robotisation pourrait réduire «l'effet de nettoyage» des récessions sur l'emploi décrit par Schumpeter, parce que les employeurs sont réticents à licencier des salariés qualifiés quand l'activité ralentit (Grant, 2018). Qui plus est, il est établi que la robotisation accroît la résilience des entreprises aux récessions. En conséquence, la baisse du coefficient d'Okun pourrait être plus significative lorsque la production se contracte que lorsqu'elle croît, raison pour laquelle la robotisation pourrait être associée à des récessions sans destruction d'emplois.

Les constatations de Ballestar et al. (2021), qui s'intéressent aux entreprises du secteur manufacturier espagnol, vont dans le même sens, montrant que les entreprises qui font appel aux robots se caractérisent par une plus grande stabilité de l'emploi. Burger et Schwartz (2018) et Jaimovich et Siu (2020) fournissent eux aussi des données empiriques, au niveau des pays, qui établissent un lien entre le coefficient d'Okun et la robotisation. Toutefois, contrairement à ce que nous postulons, ils avancent que le phénomène des «reprises sans emplois», qui implique une diminution du coefficient d'Okun lorsque l'économie se redresse, s'expliquerait par la polarisation du marché du travail. À l'inverse,
Graetz et Michaels (2018) analysent des données se rapportant à 17 pays industrialisés et ne constatent pas de lien significatif entre la polarisation du marché du travail et la propension à l'automatisation et les reprises sans emplois. Autrement dit, les données au niveau des pays ne permettent pas de tirer de conclusions tranchées et ne concernent que les phases d'expansion économique.

À partir de ces différents éléments, nous formulons l'hypothèse ci-après, que nous testons dans la partie suivante. Nous postulons qu'une augmentation de la robotisation atténue la sensibilité de l'emploi (du chômage) aux fluctuations conjoncturelles de la production et que cet effet est particulièrement marqué pendant les phases récessives du cycle économique.

# 3. Constatations empiriques

## 3.1. Données et méthodes d'estimation

Notre échantillon comprend des données relatives à 35 pays de l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE)<fnref n="3" /> se rapportant à la période comprise entre 1996 et 2020. Le panel est non cylindré, et les observations sont annuelles et de niveau pays. Les statistiques relatives aux taux de chômage, à l'emploi (dont des données ventilées par profession) et à la part sectorielle de la valeur ajoutée sont issues de la base de données Stat de l'OCDE. Celles relatives au stock opérationnel de robots proviennent de la base de données de la Fédération internationale de robotique (International Federation of Robotics - IFR). L'IFR enregistre le nombre de robots industriels installés en les distinguant des robots de service, raison pour laquelle les chiffres sur l'installation de robots concernent l'industrie en général (secteur manufacturier, construction, mines et carrières, approvisionnement en électricité, gaz et eau) et l'industrie manufacturière en particulier.

Comme le montre le tableau SA1 de l'annexe supplémentaire en ligne (en anglais), la densité de robots est très hétérogène au sein de l'échantillon. Le nombre de robots installés pour 1000 salariés s'établit à environ 1,17 en moyenne, mais l'écart type est beaucoup plus élevé, atteignant 1,7. La Colombie est le pays qui affiche la densité moyenne la plus faible, 0,005, et la République de Corée celui qui a la densité moyenne la plus élevée, supérieure à 6,77⁴. Malgré cette hétérogénéité, nos constatations ne sont pas sensibles au retrait de l'un quelconque des pays de l'échantillon.

La principale hypothèse que nous formulons est que l'automatisation affaiblit le lien entre chômage et production. Pour quantifier l'automatisation, nous avons utilisé la densité de robots (robot), obtenue en rapportant le stock opérationnel actuel de robots dans un pays au nombre de salariés en 1995. Nous avons normalisé le nombre de robots par l'emploi au cours de l'année précédant la période couverte par l'échantillon pour éviter toute corrélation négative mécanique entre l'augmentation de la densité de robots et la variable expliquée, à savoir le taux de chômage ou, quand nous vérifions la robustesse de nos conclusions, le taux d'emploi.

Nous avons utilisé la variable d'interaction pour évaluer l'effet de modération de la robotisation sur le lien entre production et chômage. La loi d'Okun est exprimée par l'équation (1), dans laquelle *i* désigne les pays, et *t* un indicateur temporel:

$$ \text{chômage conjoncturel}_{it} = a_i + \beta_1 \text{écart de production} + \beta_2 \text{robot} + \beta_3 (\text{robot} \times \text{écart de production}) + u_{it} \quad (1) $$

<footnote n="3">³ Allemagne, Australie, Autriche, Belgique, Canada, Chili, Colombie, Danemark, Espagne, Estonie, États-Unis, Finlande, France, Grèce, Hongrie, Irlande, Islande, Israël, Italie, Lettonie, Lituanie, Mexique, Norvège, Nouvelle-Zélande, Pays-Bas, Pologne, Portugal, République de Corée, Royaume-Uni, Slovaquie, Slovénie, Suède, Suisse, Tchéquie et Turkiye.</footnote>

<footnote n="4">⁴ Valeurs moyennes calculées pour l'ensemble de la période couverte par l'échantillon à partir de données de l'IFR et de l'OCDE (n'apparaissent pas dans le tableau SA1).</footnote>
Le chômage conjoncturel correspond à la différence entre le taux de chômage effectif et sa tendance sur longue période ou taux de chômage naturel. Suivant la même logique, l'écart de production est égal à la différence entre le logarithme du PIB réel effectif et le logarithme de la production sur longue période ou production potentielle. Pour obtenir ces tendances longues, nous avons lissé les séries de données sur le chômage et la production au moyen du filtre de Hodrick et Prescott en retenant un paramètre de lissage égal à 400 ou à 6,25 (pour tester la robustesse de nos résultats). Dans l'analyse, nous avons utilisé un modèle à effets fixes, dans lequel le paramètre $\alpha_i$ rend compte des variables omises invariantes dans le temps supposées corrélées avec les variables explicatives incluses.

L'estimation des équations «en niveaux» – dont l'équation (1) – doit être précédée d'une estimation de la production potentielle et du taux de chômage naturel, qui sont inobservables, au moyen du filtre de Hodrick et Prescott. Comme ces estimations sont incertaines quelle que soit la méthode utilisée, nous proposons également une autre version de la loi d'Okun, dans laquelle les termes de l'équation sont des différences (équation (2)). Cette autre spécification de la relation entre production et chômage s'écrit:

$$ \Delta \text{chômage}_{it} = \alpha_i + \beta_1 \text{croissance de la production} + \beta_2 \text{robot} \\ + \beta_3 (\text{robot} \times \text{croissance de la production}) + u_{it} \quad (2) $$

L'équation (2) peut être dérivée de l'équation (1), mais les estimations du coefficient $\beta_2$ seront biaisées si le taux de chômage naturel ou la croissance de la production potentielle varie dans le temps, étant donné qu'en pareil cas le terme d'erreur serait corrélé avec la variation du taux de chômage et la croissance de la production. En conséquence, l'équation (1), en niveaux, constitue notre spécification de choix, tandis que l'équation (2) est employée pour vérifier la robustesse de nos conclusions.

Techniquement, il est possible de décomposer la loi d'Okun en deux effets: celui de la production sur l'emploi et celui de l'emploi sur le taux de chômage (voir Ball, Leigh et Loungani, 2017; An, Bluedorn et Ciminelli, 2021); l'impact de l'emploi et de la production sous-tend la relation entre la variation de la production et le taux de chômage exprimée par les équations (1) et (2). En conséquence, les spécifications suivantes – qui peuvent remplacer les équations (1) et (2) – ont été formulées: l'équation (3), exprimée en niveaux, et l'équation (4), exprimée en différences premières. Elles s'écrivent ainsi:

$$ \text{emploi conjoncturel}_{it} = \alpha_i + \beta_1 \text{écart de production} + \beta_2 \text{robot} \\ + \beta_3 (\text{robot} \times \text{écart de production}) + u_{it} \quad (3) $$

$$ \Delta \text{emploi}_{it} = \alpha_i + \beta_1 \text{croissance de la production} + \beta_2 \text{robot} \\ + \beta_3 (\text{robot} \times \text{croissance de la production}) + u_{it} \quad (4) $$

L'emploi conjoncturel, c'est-à-dire l'écart entre le logarithme de l'emploi observé et sa trajectoire tendancielle, a été obtenu au moyen du filtre de Hodrick et Prescott en retenant un paramètre de lissage égal à 400; $\Delta \text{emploi}$ désigne la différence première du logarithme de l'emploi et renseigne sur le taux de variation de l'emploi.

Les spécifications de la loi d'Okun dans lesquelles nous avons remplacé le chômage par l'emploi, en particulier l'équation (4), permettent d'analyser l'intensité de la croissance en emplois. Cette statistique a suscité moins d'intérêt que d'autres indicateurs relatifs au marché du travail, mais on sait que l'élasticité de l'emploi par rapport à la production explique dans une large mesure l'hétérogénéité de la réaction des taux de chômage à la contraction et à l'expansion de l'activité économique (voir Crivelli, Furceri et Toujas-Bernaté, 2012). Il est en outre possible d'estimer les équations (3) et (4) pour mesurer l'impact des variations de la production sur l'emploi par secteur (industrie et services). Gelfer (2020) met en évidence une sensibilité plus forte de l'emploi au recul du PIB dans les secteurs à plus forte intensité capitalistique (industrie manufacturière et construction) que dans le secteur des services.
Notre principale hypothèse est que le coefficient $\hat{\beta}_3$ estimé dans les équations (1) à (4) est différent de zéro. Toutefois, les valeurs de $\hat{\beta}_1$ et $\hat{\beta}_3$ dépendent probablement du cycle conjoncturel. Beaucoup d'auteurs soulignent la non-linéarité de la loi d'Okun, qui implique que la valeur du coefficient d'Okun peut varier d'une phase à l'autre du cycle économique. La plupart de ces études portent sur les États-Unis (voir Owyang et Sekhposyan, 2012; Berger, Everaert et Vierke, 2016; Grant, 2018; Aguiar-Conraria, Martins et Soares, 2020; Donayre, 2022), mais des seuils dans la relation d'Okun ont également été mis en évidence dans le cas de l'Europe (Nebot, Beyaert et García-Solanes, 2019).

Nous avons donc estimé les équations (1) à (4) pour deux sous-échantillons, l'un couvrant les phases descendantes du cycle et l'autre les phases ascendantes. Comme l'écart entre la production observée et son potentiel sur longue période est un indicateur couramment utilisé pour mesurer les fluctuations de l'activité économique, nous nous appuyons sur le signe de l'écart de production pour distinguer les phases d'expansion des phases de contraction. L'utilisation de l'écart de production nous a de surcroît permis d'obtenir des sous-échantillons de même taille, ce qui autorise une comparaison des résultats des estimations.

L'endogénéité du recours aux robots constitue le principal écueil auquel se heurtent les chercheurs qui s'intéressent au lien entre automatisation et situation du marché du travail. En effet, l'installation de robots est probablement une réaction des entreprises aux tensions qui règnent sur le marché du travail, d'où un problème de causalité inverse de l'équation estimée ici. Pour surmonter cet obstacle, nous avons fait appel à une méthode d'estimation par variables instrumentales. Pour que cette méthode soit fiable, il est indispensable de bien sélectionner les instruments. Pour effectuer cette sélection, nous nous sommes appuyés sur le fait que le recours aux robots dépend de la structure sectorielle de l'économie, de la structure démographique et de la proportion de travailleurs occupant des emplois routiniers et non routiniers (Fernández-Macías, Klenert et Antón, 2021; Acemoglu et Restrepo, 2022; Reijnders et de Vries, 2018).

Notre jeu de variables instrumentales comprend donc le taux national de dépendance des personnes âgées, qui rapporte la proportion de personnes âgées de 50 ans et plus à la population totale, et également la part dans le PIB du pays des deux secteurs caractérisés par une densité de robots relativement élevée dans l'ensemble des pays de l'OCDE, à savoir la production de matériels de transport et la construction de véhicules automobiles, de remorques et de semi-remorques. Notre jeu de variables instrumentales comprend également la part dans le PIB des secteurs caractérisés par une faible densité de robots dans les pays de l'OCDE, à savoir la fabrication de textiles, d'articles d'habillement, d'articles en cuir et de chaussures. En outre, la densité de robots a été instrumentée par la part dans l'emploi des deux professions comportant le moins de tâches routinières (managers et travailleurs qualifiés de l'agriculture, de la sylviculture et de la pêche) et des professions comportant beaucoup de tâches routinières automatisables (conducteurs d'installations et de machines; employés de soutien administratif; professions élémentaires; techniciens et professionnels associés) (Goos, Manning et Salomons, 2014). La structure professionnelle de l'emploi (établie sur la base du niveau à un chiffre de la CITP-08)<fnref n="5" /> et la part des différents secteurs d'activité dans le PIB (sur la base du code à deux chiffres de la NACE)<fnref n="6" /> en 1995 – c'est-à-dire avant la période couverte par l'échantillon – nous ont permis de renforcer l'exogénéité de ces variables. Nous n'avons utilisé qu'une partie des instruments précités dans chaque équation (voir les notes sous les tableaux). À cet égard, notre choix a été guidé par les résultats des tests de validité des instruments décrits ci-après. À noter que, comme nous avons fait interagir la densité de robots avec l'écart de production ou la croissance

<footnote n="5">⁵ La CITP-08 est la quatrième version de la Classification internationale type des professions et a été adoptée par l'Organisation internationale du Travail en 2008.</footnote>

<footnote n="6">⁶ La NACE, acronyme de Nomenclature statistique des activités économiques dans la Communauté européenne, est la classification statistique des activités économiques utilisée dans l'Union européenne.</footnote>
de la production, nous avons également fait interagir les variables instrumentales avec l'indicateur de la position sur le cycle économique correspondant.

Pour obtenir les résultats de référence, nous avons fait appel à l'estimateur par variables instrumentales classique, c'est-à-dire à l'estimateur des doubles moindres carrés (DMC), qui permet d'obtenir des estimations cohérentes des coefficients même en présence d'hétéroscédasticité. Toutefois, l'hétéroscédasticité conduit à des estimations inefficaces des coefficients et à des erreurs types incohérentes. En deuxième lieu, nous faisons appel à l'estimateur des moments généralisés (MMG) en deux étapes, qui permet une estimation efficace en présence d'hétéroscédasticité.

L'estimateur MMG standard s'obtient en minimisant la fonction objectif MMG au cours de la seconde étape et en traitant la matrice de pondération comme une matrice constante. Hansen, Heaton et Yaron (1996) montrent que, pour des données annuelles (comme celles que nous utilisons), l'actualisation constante de la matrice de pondération est une procédure supérieure à d'autres méthodes de pondération des conditions sur les moments. De plus, l'estimateur constamment actualisé (continuously updated estimator - CUE) élaboré par Hansen, Heaton et Yaron (1996) est associé à un biais médian plus faible que les autres, raison pour laquelle nous le retenons comme troisième estimateur.

Notre quatrième estimateur est l'estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée (MVIL). Il est supérieur à l'estimateur des doubles moindres carrés, connu pour entraîner des biais importants lorsque les instruments sont nombreux. Hahn, Hausman et Kuersteiner (2004) montrent que l'estimateur constamment actualisé et celui du maximum de vraisemblance à information limitée sont plus efficaces que les doubles moindres carrés et que l'estimateur MMG standard lorsque les instruments sont faibles. L'estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée n'est cependant efficace que sous hypothèse d'homoscédasticité. Les résultats présentés dans la partie suivante ont été obtenus au moyen de ces quatre estimateurs.

Les erreurs types présentées dans les tableaux ont été obtenues par l'estimateur sandwich de la variance d'Eicker-Huber-White et sont robustes en présence d'hétéroscédasticité arbitraire. Nous avons supposé que l'hétéroscédasticité était de forme inconnue, et ne sommes donc pas partis du principe qu'il existait une corrélation au sein des grappes ou des panels ou entre les panels (regroupement au niveau temporel). La théorie économétrique et les données issues de simulations n'étaient pas univoques quant à la fiabilité des inférences robustes à l'échantillonnage issues des modèles estimés par variables instrumentales (MacKinnon, Nielsen et Webb, 2023), nous n'avons pas calculé d'erreurs types robustes aux grappes.

Pour surmonter le risque d'autocorrélation des termes d'erreur, nous avons utilisé l'extension de l'estimateur sandwich d'Eicker-Huber-White proposée Newey et West (1987). Cet estimateur utilise le noyau de Bartlett, qui, d'après Kolokotrones, Stock et Walker (2024), est le meilleur noyau de premier ordre. Nos estimations sont donc cohérentes en présence d'autocorrélation en plus de l'hétéroscédasticité.

Lorsqu'une méthode par variables instrumentales est utilisée, la validité des instruments revêt une importance capitale. Nous avons exécuté des tests de sous-identification, d'identification faible et de suridentification pour nous assurer que nos estimateurs étaient efficaces. Le test de sous-identification est le test du multiplicateur de Lagrange, qui vise à déterminer si les instruments exclus sont corrélés avec les variables explicatives endogènes. L'hypothèse nulle est que l'équation est sous-identifiée, tandis que le rejet de l'hypothèse nulle – une statistique *LM* de Kleiberger-Paap supérieure à la valeur critique – signifie que le modèle est identifié.

Il y a identification faible lorsque les instruments exclus ne sont que faiblement corrélés avec les variables explicatives endogènes. Les estimateurs du maximum de vraisemblance à information limitée sont relativement robustes aux instruments faibles, mais d'autres estimateurs sont peu efficaces. Nous fournisons une statistique *F* de Cragg-Donald
Wald, suivant en cela Staiger et Stock (1997), qui avancent que, lorsque la statistique *F* est supérieure à 10, les instruments ne sont pas faibles.

L'hypothèse nulle jointe du test de restrictions suridentifiantes de Sargan-Hansen (statistique *J*) est que les instruments ne sont pas corrélés avec le terme d'erreur et que les instruments exclus de l'équation estimée l'ont été de manière correcte. Un rejet de l'hypothèse nulle conduit à mettre en doute la validité des instruments.

## 3.2. La loi d'Okun pendant les phases de contraction de l'activité

Dans cette partie, nous présentons les résultats de l'estimation des équations (1) à (4), que nous avons obtenus en utilisant les estimateurs des variables instrumentales décrits plus haut et en restreignant l'échantillon aux périodes caractérisées par un écart de production négatif. Comme nous l'avons déjà souligné, les instruments retenus pour la densité de robots ont été sélectionnés d'après les résultats des tests de validité et sont énumérés dans les notes figurant sous chaque tableau.

Les résultats de l'estimation de l'équation (1) pendant les périodes de contraction de l'activité économique sont présentés dans le tableau 1. L'intitulé de chaque colonne correspond à l'estimateur utilisé.

Nous constatons que la principale variable de l'équation d'Okun – la valeur de l'écart de production – est significative et, comme on pouvait s'y attendre, qu'elle est liée par une relation négative avec le taux de chômage conjoncturel. Le terme d'interaction entre l'écart de production et la densité de robots, qui constitue l'élément central de notre étude, est

<table><caption>**Tableau 1. Loi d'Okun en période de contraction de l'économie: équation en niveaux ayant le taux de chômage conjoncturel pour variable dépendante**</caption><thead><tr><th>Estimateur</th><th>DMC</th><th>MMG</th><th>MVIL</th><th>CUE</th></tr></thead><tbody><tr><td>écart de production</td><td>-55,675***<br>(9,442)</td><td>-59,480***<br>(8,940)</td><td>-57,055***<br>(9,913)</td><td>-68,895***<br>(8,367)</td></tr><tr><td>robot</td><td>0,112<br>(0,162)</td><td>0,116<br>(0,161)</td><td>0,128<br>(0,179)</td><td>0,205<br>(0,173)</td></tr><tr><td>robot × écart de production</td><td>20,620***<br>(6,360)</td><td>20,799***<br>(6,305)</td><td>22,110***<br>(7,103)</td><td>25,024***<br>(6,229)</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>364</td><td>364</td><td>364</td><td>364</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,240</td><td>0,237</td><td>0,225</td><td>0,185</td></tr><tr><td>Statistique F de Cragg-Donald Wald</td><td>28,916</td><td>28,917</td><td>28,918</td><td>28,919</td></tr><tr><td>Statistique J de Sargan-Hansen</td><td>5,334</td><td>5,334</td><td>5,272</td><td>4,291</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,149)</td><td>(0,149)</td><td>(0,153)</td><td>(0,232)</td></tr><tr><td>Statistique LM de Kleibergen-Paap</td><td>15,509</td><td>15,509</td><td>15,509</td><td>15,509</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,004)</td><td>(0,004)</td><td>(0,004)</td><td>(0,004)</td></tr></tbody></table>

* Statistiquement significatif au seuil de 10 pour cent.

** Statistiquement significatif au seuil de 5 pour cent.

*** Statistiquement significatif au seuil de 1 pour cent.

Notes: Les erreurs types figurant entre parenthèses sont robustes à l'hétéroscédasticité et à l'autocorrélation. Les variables instrumentales utilisées pour robot et robot × écart de production sont les suivantes: (écart de production × part du secteur textile dans le PIB en 1995), (écart de production × part du secteur automobile dans le PIB en 1995), (écart de production × part des professions de soutien administratif dans l'emploi en 1995), (écart de production × part des managers dans l'emploi en 1995) et taux de dépendance des personnes âgées. DMC: estimateur des doubles moindres carrés; MMG: estimateur des moments généralisés; MVIL: estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée; CUE: estimateur constamment actualisé.

Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir de données de l'OCDE et de l'IFR.
positif. Autrement dit, le taux de chômage réagit moins au ralentissement de la production lorsque l'automatisation progresse. L'effet de la robotisation elle-même sur l'écart entre le chômage et sa trajectoire tendancielle n'est pas statistiquement significatif. Rappelons que les résultats des tests de validité des instruments montrent que la question de l'identification n'est pas un problème.

Bien que l'équation exprimée en niveaux soit notre spécification préférée, nous avons cherché à savoir si les estimations étaient sensibles à l'utilisation des différences premières du chômage et du logarithme de la production en remplacement des différentiels entre ces variables et leur tendance sur longue période. Les résultats de cette estimation sont présentés dans le tableau 2.

La régression de la variation du taux de chômage sur la croissance de la production donne des résultats similaires à ceux de l'estimation de l'équation (1). Notre principale conclusion est même confortée, le terme d'interaction étant positif et significatif, ce qui veut dire que l'automatisation atténue la variation du chômage induite par la contraction de la production. À noter que le coefficient de la densité de robots est négatif et significatif, laissant penser que l'automatisation stabilise le chômage.

Les calculs réalisés avec quatre estimateurs et deux versions de la loi d'Okun classique montrent donc que l'automatisation amoindrit l'influence d'une baisse de l'activité sur le chômage. Nous examinons maintenant les résultats de l'estimation de l'équation (3) (tableau 3), qui renseignent sur l'élasticité de l'emploi à la baisse de la production. Le différentiel entre le taux de chômage observé et sa trajectoire tendancielle ayant été

<table><caption>Tableau 2. Loi d'Okun en période de contraction de l'économie: équation en différences ayant la variation du taux de chômage pour variable dépendante</caption><thead><tr><th>Estimateur</th><th>DMC</th><th>MMG</th><th>MVIL</th><th>CUE</th></tr></thead><tbody><tr><td>croissance de la production</td><td>-43,866***<br>(4,087)</td><td>-47,079***<br>(3,755)</td><td>-43,997***<br>(4,119)</td><td>-47,891***<br>(3,420)</td></tr><tr><td>robot</td><td>-0,659***<br>(0,165)</td><td>-0,704***<br>(0,163)</td><td>-0,670***<br>(0,170)</td><td>-0,738***<br>(0,181)</td></tr><tr><td>robot × croissance de la production</td><td>8,579***<br>(2,774)</td><td>10,528***<br>(2,554)</td><td>8,647***<br>(2,838)</td><td>11,291***<br>(2,505)</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>339</td><td>339</td><td>339</td><td>339</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,504</td><td>0,477</td><td>0,500</td><td>0,458</td></tr><tr><td>Statistique F de Cragg-Donald Wald</td><td>42,105</td><td>42,106</td><td>42,107</td><td>42,108</td></tr><tr><td>Statistique J de Sargan-Hansen</td><td>4,098</td><td>4,098</td><td>4,079</td><td>3,630</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,251)</td><td>(0,251)</td><td>(0,253)</td><td>(0,304)</td></tr><tr><td>Statistique LM de Kleibergen-Paap</td><td>18,156</td><td>18,156</td><td>18,156</td><td>18,156</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,001)</td><td>(0,001)</td><td>(0,001)</td><td>(0,001)</td></tr></tbody></table>

* Statistiquement significatif au seuil de 10 pour cent.

** Statistiquement significatif au seuil de 5 pour cent.

*** Statistiquement significatif au seuil de 1 pour cent.

Notes: Les erreurs types figurant entre parenthèses sont robustes à l'hétéroscédasticité et à l'autocorrélation. Les variables instrumentales utilisées pour robot et robot × croissance de la production sont les suivantes: (croissance de la production × part du secteur textile dans le PIB en 1995), (croissance de la production × part du secteur automobile dans le PIB en 1995), (croissance de la production × part des professions de soutien administratif dans l'emploi en 1995), (croissance de la production × part des managers dans l'emploi en 1995) et taux de dépendance des personnes âgées.

DMC: estimateur des doubles moindres carrés; MMG: estimateur des moments généralisés; MVIL: estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée; CUE: estimateur constamment actualisé.

Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir de données de l'OCDE et de l'IFR.
<table><caption>Tableau 3. Loi d'Okun en période de contraction de l'économie: équation en niveaux ayant l'emploi conjoncturel (différence entre le log de l'emploi observé et le log de l'emploi sur longue période) pour variable dépendante</caption><thead><tr><th>Estimateur</th><th>DMC</th><th>MMG</th><th>MVIL</th><th>CUE</th></tr></thead><tbody><tr><td>écart de production</td><td>0,831***<br>(0,107)</td><td>0,809***<br>(0,104)</td><td>0,837***<br>(0,108)</td><td>0,809***<br>(0,104)</td></tr><tr><td>robot</td><td>-0,006**<br>(0,003)</td><td>-0,005*<br>(0,003)</td><td>-0,006**<br>(0,003)</td><td>-0,005*<br>(0,002)</td></tr><tr><td>robot × écart de production</td><td>-0,265***<br>(0,088)</td><td>-0,229***<br>(0,079)</td><td>-0,271***<br>(0,091)</td><td>-0,232***<br>(0,076)</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>413</td><td>413</td><td>413</td><td>413</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,281</td><td>0,299</td><td>0,278</td><td>0,297</td></tr><tr><td>Statistique F de Cragg-Donald Wald</td><td>35,752</td><td>35,753</td><td>35,754</td><td>35,755</td></tr><tr><td>Statistique J de Sargan-Hansen</td><td>2,461</td><td>2,461</td><td>2,451</td><td>2,496</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,482)</td><td>(0,482)</td><td>(0,484)</td><td>(0,476)</td></tr><tr><td>Statistique LM de Kleibergen-Paap</td><td>15,805</td><td>15,805</td><td>15,805</td><td>15,805</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,003)</td><td>(0,003)</td><td>(0,003)</td><td>(0,003)</td></tr></tbody></table>

* Statistiquement significatif au seuil de 10 pour cent.

** Statistiquement significatif au seuil de 5 pour cent.

*** Statistiquement significatif au seuil de 1 pour cent.

Notes: Les erreurs types figurant entre parenthèses sont robustes à l'hétéroscédasticité et à l'autocorrélation. Les variables instrumentales utilisées pour robot et robot × écart de production sont les suivantes: (écart de production × part du secteur textile dans le PIB en 1995), (écart de production × part du secteur de la production de matériels de transport dans le PIB en 1995), (écart de production × part des professions de soutien administratif dans l'emploi en 1995), (écart de production × part des professions élémentaires dans l'emploi en 1995) et taux de dépendance des personnes âgées. DMC: estimateur des doubles moindres carrés; MMG: estimateur des moments généralisés; MVIL: estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée; CUE: estimateur constamment actualisé.

Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir de données de l'OCDE et de l'IFR.

remplacé par l'écart entre l'emploi observé et sa tendance sur longue période, le coefficient de l'écart de production devrait être positif.

Comme le montre le tableau 3, lorsque la production effective devient inférieure à son potentiel, l'emploi est inférieur à son niveau naturel. Toutefois, la présence de robots s'accompagne d'un affaiblissement de cette relation positive entre emploi et production, mis en évidence par le signe négatif du terme d'interaction entre la densité de robots et l'écart de production. Peut-être faut-il en déduire que le coût de la mobilité de la main-d'œuvre, qui encourage les entreprises à réagir aux fluctuations (négatives) du cycle en ajustant le taux d'utilisation de la main-d'œuvre plutôt que le niveau de leurs effectifs, augmente dans les économies où l'automatisation est plus répandue. À noter aussi que le coefficient de la densité de robots est négatif, comme il l'était dans le tableau 2. Ce résultat contradictoire concernant l'effet de la densité de robots sur l'emploi et sur le chômage empêche de tirer des conclusions robustes à cet égard.

Pour confirmer que la robotisation atténue l'intensité de la croissance en emplois, nous estimons l'équation (4) (tableau 4). Bien que le terme d'interaction soit moins significatif (la probabilité de rejeter l'hypothèse nulle augmente pour s'établir à 5 pour cent), les résultats semblent valider l'idée que l'automatisation tempère la sensibilité de l'emploi à la production en période de récession.
<table><caption>Tableau 4. Loi d'Okun en période de contraction de l'économie: équation en différences ayant la variation de l'emploi (variation du log de l'emploi) pour variable dépendante</caption><thead><tr><th>Estimateur</th><th>DMC</th><th>MMG</th><th>MVIL</th><th>CUE</th></tr></thead><tbody><tr><td>croissance de la production</td><td>0,628***<br>(0,074)</td><td>0,593***<br>(0,067)</td><td>0,640***<br>(0,078)</td><td>0,582***<br>(0,068)</td></tr><tr><td>robot</td><td>0,007***<br>(0,002)</td><td>0,008***<br>(0,002)</td><td>0,008***<br>(0,002)</td><td>0,008***<br>(0,002)</td></tr><tr><td>robot × croissance de la production</td><td>-0,113**<br>(0,048)</td><td>-0,106**<br>(0,046)</td><td>-0,121**<br>(0,053)</td><td>-0,103**<br>(0,047)</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>385</td><td>385</td><td>385</td><td>385</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,472</td><td>0,465</td><td>0,458</td><td>0,460</td></tr><tr><td>Statistique F de Cragg-Donald Wald</td><td>46,937</td><td>46,938</td><td>46,939</td><td>46,940</td></tr><tr><td>Statistique J de Sargan-Hansen</td><td>5,663</td><td>5,663</td><td>5,575</td><td>5,182</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,129)</td><td>(0,129)</td><td>(0,134)</td><td>(0,159)</td></tr><tr><td>Statistique LM de Kleibergen-Paap</td><td>21,392</td><td>21,392</td><td>21,392</td><td>21,392</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td></tr></tbody></table>

Enfin, nous vérifions si les estimations de notre spécification préférée (équation (1)) sont robustes à la méthode d'extraction des composantes conjoncturelles. Pour séparer les composantes tendancielles et conjoncturelles dans les séries relatives à la production et au chômage, nous avions utilisé le filtre de Hodrick-Prescott en retenant un paramètre de lissage égal à 400. Nous avons ensuite suivi Ravn et Uhlig (2002), qui étudient les valeurs optimales du paramètre pour différentes fréquences d'observations et recommandent de le fixer à 6,25 dans le cas de données annuelles. Les résultats, présentés dans le tableau SA3 de l'annexe supplémentaire en ligne (en anglais), montrent que nos constatations ne sont pas sensibles à la méthode employée pour extraire les composantes conjoncturelles du chômage et de la production. Le coefficient de l'écart de production demeure en effet négatif et le coefficient du terme d'interaction est positif.

Les nombreuses informations sur l'impact de la robotisation sur le coefficient d'Okun pendant les phases de contraction du cycle économique fournies dans cette partie montrent que la hausse du taux de chômage et la baisse de l'emploi observées pendant ces périodes sont plus limitées dans les pays où la densité de robots est élevée. Ce résultat n'est sensible ni au choix de la méthode d'estimation, ni à la spécification de la loi d'Okun, ni à la méthode employée pour isoler la composante conjoncturelle des fluctuations. On peut donc en conclure qu'un taux de robotisation élevé n'incite pas les entreprises à licencier leurs salariés en période de crise économique. Par ailleurs, nous ne constatons pas de relation robuste entre l'amplitude des fluctuations conjoncturelles de l'emploi (ou du chômage) et l'automatisation.

<footnote>* Statistiquement significatif au seuil de 10 pour cent.</footnote>

<footnote>** Statistiquement significatif au seuil de 5 pour cent.</footnote>

<footnote>*** Statistiquement significatif au seuil de 1 pour cent.</footnote>

<footnote>Notes: Les erreurs types figurant entre parenthèses sont robustes à l'hétéroscédasticité et à l'autocorrélation. Les variables instrumentales utilisées pour robot et robot × croissance de la production sont les suivantes: (croissance de la production × part du secteur de la production de matériels de transport dans le PIB en 1995), (croissance de la production × part des techniciens et professionnels associés dans l'emploi en 1995), (croissance de la production × part des professions élémentaires dans l'emploi en 1995), (croissance de la production × part des conducteurs d'installations et de machines dans l'emploi en 1995) et taux de dépendance des personnes âgées. DMC: estimateur des doubles moindres carrés; MMG: estimateur des moments généralisés; MVIL: estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée; CUE: estimateur constamment actualisé.</footnote>

<footnote>Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir de données de l'OCDE et de l'IFR.</footnote>
### 3.3. La loi d'Okun pendant les phases de croissance de l'activité

Dans cette partie, nous nous intéressons à la loi d'Okun pendant les périodes d'expansion économique. L'échantillon est donc restreint aux périodes caractérisées par un écart de production nul ou positif. Nous estimons toutes les spécifications de la loi d'Okun (équations (1) à (4)). Les résultats de l'estimation de l'équation en niveaux dans laquelle la variable est la différence entre le chômage observé et le chômage sur longue période sont présentés dans le tableau 5.

Dans le tableau 5, les seuls coefficients significatifs sont ceux relatifs à l'écart de production, ce qui signifie que le chômage diminue pour devenir inférieur à son niveau tendanciel pendant les phases ascendantes du cycle économique. Le coefficient du terme d'interaction n'étant pas significatif, cet effet n'est pas atténué par la densité de robots. En période d'expansion économique, la robotisation ne conduit apparemment pas les entreprises à remplacer les services tirés du capital par du personnel, parce que si tel était le cas le signe du terme d'interaction serait positif. Pour valider cette conclusion, nous estimons l'équation (2), dont nous rapportons les résultats dans le tableau 6.

Les résultats des estimations de l'équation en différences (tableau 6) ne remettent pas en cause notre principale conclusion, puisque nous constatons qu'en période de croissance la densité de robots ne modifie pas la relation entre la variation du taux de chômage et le taux de croissance du PIB. Dans la partie qui suit, nous testons la robustesse de nos résultats en remplaçant le taux de chômage par l'emploi comme variable dépendante (tableaux 7 et 8).

<table><caption>**Tableau 5. Loi d'Okun en période d'expansion de l'économie: équation en niveaux ayant le taux de chômage conjoncturel pour variable dépendante**</caption><thead><tr><th>Estimateur</th><th>DMC</th><th>MMG</th><th>MVIL</th><th>CUE</th></tr></thead><tbody><tr><td>écart de production</td><td>-24,820***<br>(2,611)</td><td>-26,138***<br>(2,474)</td><td>-24,858***<br>(2,631)</td><td>-26,371***<br>(2,509)</td></tr><tr><td>robot</td><td>-0,027<br>(0,084)</td><td>-0,055<br>(0,080)</td><td>-0,028<br>(0,086)</td><td>-0,062<br>(0,082)</td></tr><tr><td>robot × écart de production</td><td>-5,006<br>(5,244)</td><td>-1,741<br>(4,644)</td><td>-4,913<br>(5,344)</td><td>-0,806<br>(4,719)</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>423</td><td>423</td><td>423</td><td>423</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,368</td><td>0,355</td><td>0,367</td><td>0,350</td></tr><tr><td>Statistique F de Cragg-Donald Wald</td><td>44,152</td><td>44,153</td><td>44,154</td><td>44,155</td></tr><tr><td>Statistique J de Sargan-Hansen</td><td>2,735</td><td>2,735</td><td>2,730</td><td>2,519</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,434)</td><td>(0,434)</td><td>(0,435)</td><td>(0,472)</td></tr><tr><td>Statistique LM de Kleibergen-Paap</td><td>27,196</td><td>27,196</td><td>27,196</td><td>27,196</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td></tr></tbody></table>

* Statistiquement significatif au seuil de 10 pour cent.

** Statistiquement significatif au seuil de 5 pour cent.

*** Statistiquement significatif au seuil de 1 pour cent.

Notes: Les erreurs types figurant entre parenthèses sont robustes à l'hétéroscédasticité et à l'autocorrélation. Les variables instrumentales utilisées pour robot et robot × écart de production sont les suivantes: (écart de production × part du secteur textile dans le PIB en 1995), (écart de production × part du secteur automobile dans le PIB en 1995), (écart de production × part des professions de soutien administratif dans l'emploi en 1995), (écart de production × part des managers dans l'emploi en 1995) et taux de dépendance des personnes âgées. DMC: estimateur des doubles moindres carrés; MMG: estimateur des moments généralisés; MVIL: estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée; CUE: estimateur constamment actualisé.

Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir de données de l'OCDE et de l'IFR.
<table><caption>Tableau 6. Loi d'Okun en période d'expansion de l'économie: équation en différences ayant la variation du taux de chômage pour variable dépendante</caption><thead><tr><th>Estimateur</th><th>DMC</th><th>MMG</th><th>MVIL</th><th>CUE</th></tr></thead><tbody><tr><td>croissance de la production</td><td>-21,268***<br>(3,327)</td><td>-23,209***<br>(2,962)</td><td>-21,196***<br>(3,366)</td><td>-23,271***<br>(2,876)</td></tr><tr><td>robot</td><td>-0,002<br>(0,146)</td><td>-0,072<br>(0,136)</td><td>-0,001<br>(0,149)</td><td>-0,069<br>(0,136)</td></tr><tr><td>robot × croissance de la production</td><td>-8,445<br>(5,434)</td><td>-5,801<br>(4,892)</td><td>-8,616<br>(5,550)</td><td>-5,935<br>(4,864)</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>413</td><td>413</td><td>413</td><td>413</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,369</td><td>0,375</td><td>0,367</td><td>0,375</td></tr><tr><td>Statistique F de Cragg-Donald Wald</td><td>45,437</td><td>45,438</td><td>45,439</td><td>45,440</td></tr><tr><td>Statistique J de Sargan-Hansen</td><td>1,868</td><td>1,868</td><td>1,868</td><td>1,771</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,600)</td><td>(0,600)</td><td>(0,600)</td><td>(0,621)</td></tr><tr><td>Statistique LM de Kleibergen-Paap</td><td>26,658</td><td>26,658</td><td>26,658</td><td>26,658</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td></tr></tbody></table>

* Statistiquement significatif au seuil de 10 pour cent.

** Statistiquement significatif au seuil de 5 pour cent.

*** Statistiquement significatif au seuil de 1 pour cent.

Notes: Les erreurs types figurant entre parenthèses sont robustes à l'hétéroscédasticité et à l'autocorrélation. Les variables instrumentales utilisées pour robot et robot × croissance de la production sont les suivantes: (croissance de la production × part du secteur textile dans le PIB en 1995), (croissance de la production × part du secteur automobile dans le PIB en 1995), (croissance de la production × part des professions de soutien administratif dans l'emploi en 1995), (croissance de la production × part des managers dans l'emploi en 1995) et taux de dépendance des personnes âgées.

DMC: estimateur des doubles moindres carrés; MMG: estimateur des moments généralisés; MVIL: estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée; CUE: estimateur constamment actualisé.

Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir de données de l'OCDE et de l'IFR.

Le tableau 7 conforte la conclusion selon laquelle la robotisation n'a pas d'impact sur le coefficient d'Okun pendant les périodes de croissance. Autrement dit, la propension des entreprises à créer des emplois – plus précisément à augmenter l'emploi au-delà de sa trajectoire tendancielle – lorsque l'activité économique entre dans une phase ascendante ne dépend pas du degré d'automatisation. De même, les estimations de l'équation (4) présentées dans le tableau 8 montrent que, lorsque l'économie se porte bien, la densité de robots n'influe pas sur l'élasticité de l'emploi par rapport à la production.

Jusqu'à présent, notre analyse démontre que l'impact de la robotisation sur le coefficient d'Okun est asymétrique, en ce sens qu'il dépend de la position sur le cycle économique. L'automatisation contribue à empêcher une hausse exponentielle du chômage (une réduction du niveau d'emploi) quand l'économie se contracte, mais ce rôle positif pour le marché du travail en temps de crise ne remédie malheureusement pas au phénomène de reprise sans emplois, puisque la présence de robots n'a pas de conséquence sur le coefficient d'Okun pendant les périodes de croissance. Le premier résultat est inédit, tandis que le deuxième conduit à douter de la possibilité de généraliser le constat fait par Burger et Schwartz (2018) pour les États-Unis, à savoir que l'adoption de technologies pour remplacer les travailleurs qui exécutent des tâches routinières est associée à une probabilité plus forte que la reprise soit créatrice d'emplois.
<table><caption>**Tableau 7. Loi d'Okun en période d'expansion de l'économie: équation en niveaux ayant l'emploi conjoncturel (différence entre le log de l'emploi observé et le log de l'emploi sur longue période) pour variable dépendante**</caption><thead><tr><th>Estimateur</th><th>DMC</th><th>MMG</th><th>MVIL</th><th>CUE</th></tr></thead><tbody><tr><td>écart de production</td><td>0,438***<br>(0,045)</td><td>0,436***<br>(0,042)</td><td>0,440***<br>(0,046)</td><td>0,428***<br>(0,043)</td></tr><tr><td>robot</td><td>0,000<br>(0,002)</td><td>0,000<br>(0,002)</td><td>0,000<br>(0,002)</td><td>0,000<br>(0,002)</td></tr><tr><td>robot × écart de production</td><td>0,025<br>(0,084)</td><td>0,012<br>(0,078)</td><td>0,022<br>(0,088)</td><td>0,023<br>(0,079)</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>449</td><td>449</td><td>449</td><td>449</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,262</td><td>0,260</td><td>0,262</td><td>0,261</td></tr><tr><td>Statistique F de Cragg-Donald Wald</td><td>61,553</td><td>61,554</td><td>61,555</td><td>61,556</td></tr><tr><td>Statistique J de Sargan-Hansen</td><td>5,214</td><td>5,214</td><td>5,227</td><td>5,216</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,157)</td><td>(0,157)</td><td>(0,156)</td><td>(0,157)</td></tr><tr><td>Statistique LM de Kleibergen-Paap</td><td>31,174</td><td>31,174</td><td>31,174</td><td>31,174</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td></tr></tbody></table>

* Statistiquement significatif au seuil de 10 pour cent.

** Statistiquement significatif au seuil de 5 pour cent.

*** Statistiquement significatif au seuil de 1 pour cent.

Notes: Les erreurs types figurant entre parenthèses sont robustes à l'hétéroscédasticité et à l'autocorrélation. Les variables instrumentales utilisées pour robot et robot × écart de production sont les suivantes: (écart de production × part du secteur textile dans le PIB en 1995), (écart de production × part du secteur de la production de matériels de transport dans le PIB en 1995), (écart de production × part des professions de soutien administratif dans l'emploi en 1995), (écart de production × part des ouvriers qualifiés de l'agriculture dans l'emploi en 1995) et taux de dépendance des personnes âgées. DMC: estimateur des doubles moindres carrés; MMG: estimateur des moments généralisés; MVIL: estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée; CUE: estimateur constamment actualisé.

Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir de données de l'OCDE et de l'IFR.

### 3.4. Tests de robustesse: législation sur la protection de l'emploi et relations intersectorielles

Il a été établi empiriquement que les institutions du marché du travail peuvent favoriser l'automatisation et modifier la valeur du coefficient d'Okun (voir, par exemple, Presidente, 2023). Dans les pays où ces institutions sont plus favorables aux travailleurs, il est plus probable que l'ajustement de l'emploi en réaction à une variation de la production soit plus faible. Qui plus est, comme les robots sont une source d'économies parce qu'ils permettent une moindre rotation du personnel, l'investissement dans la robotique peut être particulièrement tentant pour les entreprises de ces pays. Il est donc primordial de s'assurer que la densité de robots a toujours pour effet de modérer la force du lien entre chômage et production après prise en compte de la législation sur la protection de l'emploi.

Nous avons à cette fin enrichi le jeu de variables indépendantes utilisées dans les équations (1) et (2) d'une variable rendant compte de l'impact d'une forte protection de l'emploi sur la sensibilité du chômage à la production. La spécification modifiée de l'équation d'Okun exprimée en niveaux est l'équation (5):

$$ \text{chômage conjoncturel}_{it} = \alpha_i + \beta_1 \text{écart de production} + \beta_2 \text{robot} + \beta_3 (\text{robot} \times \text{écart de production}) + \beta_4 (\text{pe\_forte} \times \text{écart de production}) + u_{it} \quad (5) $$
<table><caption>Tableau 8. Loi d'Okun en période d'expansion de l'économie: équation en différences ayant la variation de l'emploi (variation du log de l'emploi) pour variable dépendante</caption><thead><tr><th>Estimateur</th><th>DMC</th><th>MMG</th><th>MVIL</th><th>CUE</th></tr></thead><tbody><tr><td>croissance de la production</td><td>0,265***<br>(0,084)</td><td>0,263***<br>(0,059)</td><td>0,262***<br>(0,085)</td><td>0,308***<br>(0,062)</td></tr><tr><td>robot</td><td>-0,002<br>(0,003)</td><td>-0,001<br>(0,002)</td><td>-0,002<br>(0,003)</td><td>-0,002<br>(0,002)</td></tr><tr><td>robot × croissance de la production</td><td>0,127<br>(0,090)</td><td>0,078<br>(0,067)</td><td>0,132<br>(0,095)</td><td>0,137*<br>(0,073)</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>431</td><td>431</td><td>431</td><td>431</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,215</td><td>0,221</td><td>0,214</td><td>0,205</td></tr><tr><td>Statistique F de Cragg-Donald Wald</td><td>37,902</td><td>37,903</td><td>37,904</td><td>37,905</td></tr><tr><td>Statistique J de Sargan-Hansen</td><td>5,304</td><td>5,304</td><td>5,251</td><td>6,079</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,151)</td><td>(0,151)</td><td>(0,154)</td><td>(0,108)</td></tr><tr><td>Statistique LM de Kleibergen-Paap</td><td>27,914</td><td>27,914</td><td>27,914</td><td>27,914</td></tr><tr><td>(valeur p)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td><td>(0,000)</td></tr></tbody></table>

* Statistiquement significatif au seuil de 10 pour cent.

** Statistiquement significatif au seuil de 5 pour cent.

*** Statistiquement significatif au seuil de 1 pour cent.

Notes: Les erreurs types figurant entre parenthèses sont robustes à l'hétéroscédasticité et à l'autocorrélation. Les variables instrumentales utilisées pour robot et robot × croissance de la production sont les suivantes: (croissance de la production × part du secteur de la production de matériels de transport dans le PIB en 1995), (croissance de la production × part des techniciens et professionnels associés dans l'emploi en 1995), (croissance de la production × part des professions élémentaires dans l'emploi en 1995), (croissance de la production × part des conducteurs d'installations et de machines dans l'emploi en 1995) et taux de dépendance des personnes âgées. DMC: estimateur des doubles moindres carrés; MMG: estimateur des moments généralisés; MVIL: estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée; CUE: estimateur constamment actualisé.

Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir de données de l'OCDE et de l'IFR.

L'équation en différences premières devient l'équation (6):

$$ \Delta\text{chômage}_{it} = \alpha_i + \beta_1\text{croissance de la production} + \beta_2\text{robot} + \beta_3(\text{robot} \times \text{croissance de la production}) + \beta_4(\text{pe\_forte} \times \text{croissance de la production}) + u_{it} \quad (6) $$

Les nouvelles variables sont les termes d'interaction pe\_forte × écart de production et pe\_forte × croissance de la production. Les variables écart de production et croissance de la production sont celles définies dans les équations de référence. La variable fictive pe\_forte prend la valeur 1 lorsque la réglementation relative aux licenciements des travailleurs titulaires d'un contrat régulier est restrictive.

Pour qualifier la protection de l'emploi, nous nous sommes fondés sur la version 2 (1998-2019) de l'indicateur de rigueur de la protection de l'emploi construit par l'OCDE<fnref n="7" />. Nous considérons que la protection de l'emploi est forte (pe\_forte prend alors la valeur 1) lorsque la valeur de l'indicateur se situe dans le cinquième quintile de sa distribution pour l'échantillon. Pour garantir la validité de nos constatations, nous avons examiné la sensibilité des résultats à l'utilisation du troisième tercile de cette distribution.

Dans cette partie, nous cherchons à vérifier si coefficient $\hat{\beta}_3$ dans les équations (5) et (6) demeure statistiquement significatif après inclusion des institutions du marché du travail

<footnote n="7">⁷ OCDE, «Rigueur de la protection de l'emploi», Indicateurs de protection de l'emploi de l'OCDE, https://www.oecd.org/fr/data/datasets/oecd-indicators-of-employment-protection.html (consulté le 24 juin 2025).</footnote>
en tant que déterminant potentiellement important du coefficient d'Okun. Autrement dit, nous effectuons un test de variable omise. Les résultats de l'estimation des équations (5) et (6) sont présentés dans les tableaux SA4 et SA5 de l'annexe supplémentaire en ligne (en anglais). Les principaux résultats ne sont pas modifiés, ce qui conforte un peu plus l'hypothèse selon laquelle le chômage est moins sensible à la contraction de l'activité dans les pays où l'automatisation des tâches se trouve à un stade plus avancé. Comme précédemment, nous constatons que l'impact de la robotisation sur le coefficient d'Okun n'est pas statistiquement significatif pendant les phases de croissance. Nous observons en outre qu'une législation de l'emploi rigoureuse n'influe apparemment pas sur le coefficient d'Okun, quel que soit le degré de «rigueur». Par ailleurs, les résultats figurant dans le tableau SA5 indiquent que la législation sur la protection de l'emploi semble atténuer la hausse du chômage lorsque l'activité économique se contracte.

L'analyse des résultats des tests de sous-identification, d'identification faible et de suridentification ne fragilise pas la validité des instruments. Nous pouvons donc conclure sans grand risque que les robots tempèrent la réaction du chômage à la contraction de la production, même dans les pays où la législation sur la protection de l'emploi est rigoureuse.

Les robots sont surtout utilisés dans l'industrie manufacturière mais, comme il existe des relations intersectorielles entre ce secteur et celui des services, la robotisation (concentrée dans le secteur manufacturier) peut aussi influer sur l'emploi et, en conséquence, sur le coefficient d'Okun, dans le secteur des services. Les variations de l'emploi et des salaires dans le secteur manufacturier influencent la demande de main-d'œuvre dans les services de deux manières: premièrement, les services sont des consommations intermédiaires entrant dans la production de biens, et la croissance dans le secteur manufacturier crée des emplois dans les services (principalement les services aux entreprises); deuxièmement, l'évolution de la demande de main-d'œuvre dans l'industrie manufacturière a un impact sur les salaires et les revenus, qui exerce lui-même une influence sur les demandes de services (principalement les services aux particuliers). Outre ces relations intersectorielles générales, l'automatisation crée de nouveaux liens potentiels. Nous proposons une brève réflexion sur ces retombées de l'automatisation dans l'annexe supplémentaire en ligne 3 (en anglais), dans laquelle les tableau SA6 à SA9 présentent les résultats de l'estimation de notre équation dans le secteur des services et dans l'industrie. Ce test de robustesse nous apprend principalement que durant les phases de contraction, dans l'industrie comme dans les services, il existe un lien négatif entre le coefficient d'Okun et la densité de robots.

En résumé, nous avons analysé l'impact de la robotisation sur le lien entre emploi et production au cours du cycle économique. Nos résultats montrent clairement que la densité de robots exerce une influence non linéaire sur la valeur du coefficient d'Okun: l'automatisation limite les destructions d'emplois quand l'économie se contracte, mais n'a pas d'effet pendant les périodes d'expansion. Nous ne trouvons pas d'éléments accréditant la thèse qui impute les reprises ou la croissance sans emplois à la robotisation. Au contraire, nous constatons que l'automatisation amortit les effets négatifs d'un ralentissement de l'économie sur l'emploi et le chômage dans l'ensemble de l'économie, dans l'industrie et, dans une moindre mesure, dans les services. Nos résultats sont robustes à l'endogénéité, au choix de l'estimateur, à la spécification de la loi d'Okun, à l'inclusion d'une autre variable (la réglementation du marché du travail) susceptible d'avoir un effet modérateur et à la méthode retenue pour séparer la tendance longue et les variations conjoncturelles dans les séries de données sur l'emploi et le chômage.

## 4. Synthèse et conclusions

La transformation que connaissent actuellement les marchés du travail sous l'effet de la robotisation a suscité un vif intérêt parmi les chercheurs. Alors que l'impact des robots sur le taux d'emploi, la structure professionnelle et les salaires a été abondamment étudié, certains liens entre automatisation et situation du marché du travail demeurent inexplorés. La recherche s'est en particulier trop peu intéressée à l'effet de la robotisation sur la valeur du coefficient d'Okun.
Pour tenter de combler cette lacune, nous postulons que l'adoption de technologies susceptibles d'exécuter des tâches routinières en général – et la robotisation en particulier – atténue probablement la sensibilité conjoncturelle de l'emploi aux fluctuations à court terme de la production, modifiant la valeur du coefficient d'Okun. Toutefois, la sensibilité de l'emploi semblant asymétrique selon que l'économie se contracte ou croît, cet effet pourrait ne pas être homogène sur l'intégralité du cycle économique.

Notre analyse économétrique repose sur des données de panel couvrant 35 pays de l'OCDE au cours de la période 1996-2020. Pour garantir la robustesse de nos résultats, nous avons fait appel à quatre méthodes d'estimation différentes adaptées à l'estimation par variables instrumentales et à deux versions de la loi d'Okun. Nous avons utilisé les quatre estimateurs suivants: l'estimateur des doubles moindres carrés (DMC), qui est l'estimateur classique quand on utilise des variables instrumentales, l'estimateur des moments généralisés (MMG) standard, l'estimateur du maximum de vraisemblance à information limitée (MVIL) et l'estimateur constamment actualisé (CUE pour continuously updated estimator).

Trois constatations principales se dégagent de notre analyse quelle que soit la méthode employée. Premièrement, l'influence de la robotisation sur le coefficient d'Okun est asymétrique en ce sens qu'elle varie d'une phase à l'autre du cycle économique. Deuxièmement, l'automatisation atténue la hausse du chômage (et le recul de l'emploi) lorsque l'activité économique se contracte, et contribue ainsi à la préservation de l'emploi en période de récession. Ce résultat est inédit et enrichit considérablement le débat sur l'impact des nouvelles technologies sur le marché du travail. Troisièmement, cet effet positif sur l'emploi lorsque l'économie ralentit n'a pas pour corollaire une atténuation du phénomène de croissance sans emplois, la robotisation n'influant pas sur le coefficient d'Okun lorsque l'économie se redresse. Il est donc permis de douter de la possibilité de généraliser la conclusion selon laquelle l'automatisation et la polarisation du marché du travail qui en résulte seraient à l'origine du phénomène de reprise sans emplois qui est observé<fnref n="8" />.

En plus d'enrichir la recherche, notre étude permet de tirer des enseignements précieux pour l'action publique. Elle montre notamment que les politiques monétaires et budgétaires qui ont pour but de stabiliser la production n'ont pas le même impact sur l'emploi selon le degré de robotisation du pays.

## Conflits d'intérêts

Les auteurs n'ont pas d'intérêts concurrents à déclarer.

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<footnote n="8">⁸ Voir, par exemple, Jaimovich et Siu (2020) et, a contrario, Graetz et Michaels (2018).</footnote>
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